機器學習面試總結（第三篇）
9、集成學習大致分類？通俗理解怎樣才能提高集成學習的性能？ 10、Booststrap sampling需要解決的問題？Booststrap sampling的思想？Bagging的基本思想？從偏差方差角度解釋bagging？ 11、隨機森林RandomForest的思想？RF與bagging的不同？ 12、常用的集成方法？Stacking的思想？ 13、個體學習器的多樣性增強，可以從哪幾個方面考
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