機器學習算法系列（五）：bagging與隨機森林對比及隨機森林模型參數介紹

Bagging思想 bagging是一種集成模型的思想。其名稱來源於「bootstrap aggregating"。這種方法是用來解決模型的過擬合問題。node 首先說一下bootstrap方法，中文名稱叫作」自助採樣法「，是一種有放回的採樣方法。好比說樣本空間有m個樣本，當經過bootstrap方法採樣時，咱們有放回的採樣m次，獲得m個樣本（其中有重複）。web bagging思想就是以自助採樣

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