Bagging與隨機森林------機器學習

上一篇博文中我們介紹了串行訓練基分類器的方法--Boosting以及它的代表性算法AdaBoost，接下來我們一起了解一下並行訓練基分類器的方法---Bagging，這種方式中基分類器並沒有依賴關係。 Bagging Bagging是並行式集成方式最著名的代表，它直接基於自助採樣法。給定包含m個樣本的數據集，我們使用有放回的採樣方式進行m次採樣，每次採樣一個樣本，這樣經過m次我們還是得到了m個樣本

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