集成學習（boosting、bagging、GBDT、XGBoost）
集成學習 什麼是集成學習 超級個體和弱者聯盟對比 解決欠擬合問題 弱弱組合變強 boosting 解決過擬合問題 互相 遏制變壯 Bagging Bagging 採樣 從所有樣本里採樣 學習 訓練弱學習器 集成 使用平權投票 隨機森林 隨機森林 = Bagging + 決策樹 流程 隨機選取m條數據 隨機選取k個特徵 訓練決策樹 重複1-3 對上面的決策樹進行平權投票 隨機選取樣本 且有放回的抽取
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