集成算法之隨機森林

集成算法 Ensemble learning，目的是讓機器學習效果更好，一個完不成，那就多個。 分類 Bossting:從弱機器學習開始加強，通過加權來進行訓練 Bagging 訓練多個分類器取平均 比如訓練一個決策樹沒辦法達到要求，所以訓練100個決策樹取平均。 最典型的就是隨機森林（並行訓練一堆分類器） Stacking聚合多個分類或者回歸模型。可以堆疊各種各樣的分類器(KNN,SVM等)。第

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