集成學習-bagging
bagging集成學習中最爲經典的算法之一。 Bagging算法的基本思想是：自助採樣和投票表決 Bagging就是，有放回採樣m個樣本，這件事進行T（T一般是奇數）次，這樣就得到了T個不相同的訓練集，分別用於取訓練一個基學習器。因爲樣本集的構成不同，這T個基學習器就是不同的。而測試集則用這T次自助採樣都沒有采到過的那部分樣本構成。 投票表決：訓練出的T個基學習器用於樣本預測時，按少數服從多數給出
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