機器學習 - 集成方法（Bagging VS. Boosting）
機器學習 - 集成方法（Bagging VS. Boosting） 集成方法 Bagging Bagging 分類： Bagging 的預測： Boosting 兩個定義 兩個問題 AdaBoost 算法過程 訓練誤差界 AdaBoost 算法的解釋 Bagging VS. Boosting 集成方法 集成（Ensemble）方法就是針對同一任務，將多個或多種分類器進行融合，從而提高整體模型的泛化
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