boosting和bootstrap區別
bootstrap、boosting是機器學習中幾種常用的重採樣方法。其中bootstrap重採樣方法主要用於統計量的估計，boosting方法則主要用於多個子分類器的組合。 bootstrap:估計統計量的重採樣方法（推薦學習：《0基礎入門python》） bootstrap方法是從大小爲n的原始訓練數據集DD中隨機選擇n個樣本點組成一個新的訓練集，這個選擇過程獨立重複B次，然後用這B個數據集對
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