spark.mllib源碼閱讀-bagging方法

        在訓練集成分類器時，關鍵的一步在於如何從全訓練樣本集中構建子樣本集提供給子分類器進行訓練。目前主流的兩種子樣本集構造方式是bagging方法和boosting方法。bagging方法的思想是從全樣本集中有放回的進行抽樣來構造多個子樣本集，每一個子樣本集中能夠包含重複的樣本。對每一個子樣本集訓練一個模型，而後取平均獲得最後的集成結果。java bagging bagging方法的主要

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