Ensenble集成算法-Bagging,boosting,随机森林
概述 集成学习是指将若干弱分类器组合之后产生一个强分类器。 每个弱分类器的训练样本、特征选择和权重都不一样，最终结果由弱分类器的结果投票产生。 由于各个弱分类器之间具有差异性，因此集成算法可解决过拟合问题。同时还能减少偏差和方差，提高分类结果。 自助聚合算法Bagging 采用有放回的方式随机抽取部分样本训练弱分类器，重复K次。得到K个弱分类器。等权重投票。 随机森林RF 思想与随机森林类似，只是
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