机器学习-集成学习2

装袋 装袋（bagging）即引导聚集算法（bootstrap aggregation），这种方法通过构造一系列弱分类器（weak classifier），然后以一定的方式将它们组合成一个强分类（strong classifier），可以有效降低结果方差，避免过拟合。 装袋流程图： 算法流程： 案例分析 进行5轮随机有放回抽样 对于每一轮抽样都生成一个弱分类器 最后我们使用投票将5个分类器的结果融

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