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【機器學習】Bagging和Boosting的區別(面試準備)
時間 2020-12-30
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Baggging 和Boosting都是模型融合的方法,可以將弱分類器融合之後形成一個強分類器,而且融合之後的效果會比最好的弱分類器更好。 Bagging: 先介紹Bagging方法: Bagging即套袋法,其算法過程如下: 從原始樣本集中抽取訓練集。每輪從原始樣本集中使用Bootstraping的方法抽取n個訓練樣本(在訓練集中,有些樣本可能被多次抽取到,而有些樣本可能一次都沒有被抽中)。共進
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