集成學習（bagging與boosting）
集成學習（bagging與boosting） 算法比較 方差與誤差 將多個弱學習器進行結合，從而得到比單一學習器顯著優越的泛化性能。 主要分爲bagging和boosting兩種集成方法。 算法比較 bagging：個體學習器之間不存在強依賴關係，可同時生成的並行化方法。 算法特徵：web 樣本選擇：從訓練集中進行有放回的均勻採樣，各輪訓練集之間是獨立的。 樣例權重：使用均勻取樣，每一個樣例的權重
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