bagging與boosting
bagging和boosting區別：都是將已有的分類或迴歸算法通過一定方式組合起來，形成一個性能更加強大的分類器，更準確的說這是一種分類算法的組裝方法。即將弱分類器組裝成強分類器的方法。 一 bagging： （1）從原始樣本集中抽取訓練集。每輪從原始樣本集中使用bootstraping的方法抽取n個訓練樣本。共進行k輪抽取，得到k個訓練集。（k個訓練集之間是相互獨立的） （2）每次使用一個訓
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