集成學習

李宏毅機器學習 周志華機器學習第8章 使用sklearn進行集成學習 stacking心得 xgboost實戰 bagging： 當原模型已經很複雜的時候，bias已經很小但variance很大時候。比較容易overfit的模型：Decision Tree（在train上100%） random forest：bagging of decision tree boosting 將bias較大的弱學

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