RF（隨機森林）算法原理及其派生算法

1.前言 集成學習有兩個流派，一個是boosting派系，它的特點是各個弱學習器之間有依賴關係。另一種是bagging流派，它的特點是各個弱學習器之間沒有依賴關係，可以並行擬合。本文就對集成學習中Bagging與隨機森林算法做一個總結。 隨機森林是集成學習中可以和梯度提升樹GBDT分庭抗禮的算法，尤其是它可以很方便的並行訓練，在如今大數據大樣本的的時代很有誘惑力。 2.bagging的原理 bag

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