機器學習之Bagging算法和Boosting算法

2.1 Bagging和Boosting區別 Bagging算法和Boosting都屬於集成算法，最重要的假設是：當弱模型被正確組合時，我們可以得到更精確和/或更魯棒的模型。 bagging算法通常考慮的是同質弱學習器，相互獨立地並行學習這些弱學習器，並按照某種確定性的平均過程將它們組合起來。 boosting算法通常考慮的也是同質弱學習器。它以一種高度自適應的方法順序地學習這些弱學習器（每個基礎

>>阅读原文<<