機器學習-->集成學習-->Bagging,Boosting,Stacking

在一些數據挖掘競賽中，後期咱們須要對多個模型進行融合以提升效果時，經常會用到Bagging，Boosting，Stacking等這幾個框架算法。下面就來分別詳細講述這三個框架算法。這裏咱們只作原理上的講解，不作數學上推導。python 集成學習在機器學習算法中具備較高的準去率，不足之處就是模型的訓練過程可能比較複雜，效率不是很高。目前接觸較多的集成學習主要有2種：基於Boosting的和基於Bag

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