机器学习算法总结之Bagging与随机森林

写在前面 集成学习（ensemble learning）是现在非常热门的机器学习方法，在各种大赛中都可以看到它的身影。它本身不是一个单独的机器学习算法，而是通过构建并结合多个机器学习器来完成学习任务，所以常常比单一学习器具有更为显著的泛化性能。根据个体学习器的生成方式，目前的集成学习主要可以分为两类：①个体学习器之间存在强依赖关系、必须串行生成的序列化方法，代表是Boosting；②个体学习器之间

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