Ensemble Learning中的Bagging和Boosting
Ensemble Learning大致可以分爲兩大類： 1、個體學習器之間存在強依賴關係、串行生成的序列化方法（Sequential Ensemble），代表是Boosting。 2、個體學習器之間不存在強依賴關係、可同時生成的並行方法（Independent Ensemble），代表是Bagging。 Boosting是一種將弱學習器轉換爲強學習器的算法，周志華的西瓜書描述它的機制：先從初始
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