機器學習記錄1

集成學習介紹 這篇文章主要講解集成學習三種方法。集成學習（Emsemble Learning）是通過結合幾個模型的元算法（meta-algorithm），使得最後的表現比任何一個模型好。在Kaggle，集成學習是取得高排名的不二法寶。本文介紹集成學習的三種模式，以便幫助讀者對自己的最後模型進行決策。這三種方法以及他們的效果分別是： Bagging:減少 variance boosting: 減少

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