集成學習-Bagging 與 boosting
目錄 偏差（bias）和方差（variance）： Bagging減少variance： Boosting減少bias： 參考文章： 機器學習中的集成學習有兩個重要的策略，即Bagging與Boosting。面試中常常會問：簡單說一下bagging和boosting麼？他們有什麼區別（偏差與方差的關係）？RT和GBDT哪個樹的層數更多？爲什麼？ 偏差（bias）和方差（variance）： 爲什麼
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