集成學習bagging、boosting、stacking實質以及理論分析
bagging實質：並行算法，多次有放回採樣，多個模型並行投票取平均等。模型之間沒有任何聯繫，對預測值採用少數服從多數原則。 boosting實質：串行算法，在前一個模型的基礎上進行權重更新，逐漸減少誤差。實質是分段函數，每一個串行分類器是對整個值域進行分段判斷，分段函數可以提高準確率。 stacking實質：並行預測生成新的數據特徵。在新的特徵上進行預測。 總結屬於原創，原理解釋轉載知乎大佬
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