集成算法原理概述, 算法實現

▨  Ensemble learning - 集成算法 原理概論 ▒ 目的 讓機器學習的效果更好, 量變引起質變 ▒ 分類 ▨ Bagging - bootstrap aggregation ◈ 公式 　　   ◈ 原理  　　訓練多個分類器取平均, 並行 的訓練一堆的分類器  ◈ 典例  　　隨機森林 　　 ◈ 隨機 　　輸入　 -　　數據源採樣隨機 　　- 　　在原有數據上的進行 60% -

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