模型集成Ensemble的理解（Bagging/ Boosting/ Adaboost/ Gradient Boosing/ Stacking）
本文主要參考臺灣大學李宏毅ML課程，加之自己的理解所寫 1. Bagging 一個複雜的模型可能會導致：高方差，怎麼辦？ 多找幾個這樣的模型，組合取平均，這樣結果就會好很多 放回式抽樣，這樣可以獲得幾筆不同的數據集：DataSet->n*DataSet 使用這幾筆數據訓練不同的分類器 在測試集中，再使用上述幾個分類器，投票（分類）/ 取平均（迴歸） 對Decision Tree使用Bagging—
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