Bagging and boosting
作爲集成學習的二個方法—bagging和boosting的實現比較容易理解，但是理論證明比較費力。下面首先介紹這兩種方法。 一、什麼是集成學習？ 所謂的集成學習，就是用多重或多個弱分類器結合爲一個強分類器，從而達到提升分類方法效果。嚴格來說，集成學習並不算是一種分類器，而是一種分類器結合的方法。 Bagging和Boosting都是將已有的分類或迴歸算法通過一定方式組合起來，形成一個性能更加強大的
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