如何構建穩固的機器學習算法：Boosting&Bagging

機器學習和數據科學工作遠不是簡單地把數據交給 Python 庫處理，使用處理後的結果那麼簡單。本文將簡要介紹一些利用 Bootstrapping 提升模型魯棒性的方法。 數據科學家需要真正理解數據和如何處理數據，以實現成功的系統。 一個重要方法就是了解什麼時候模型可以利用 Bootstrapping 方法獲益。這就是集成模型。集成模型的一些示例有 AdaBoost 和隨機梯度提升（Stochast

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