机器学习笔记（1）从boost到xgboost

A. ensemble method 将几个模型（可能是分类器）通过某种方式组合在一起，共同完成任务。通常可分为两大类： 1. Averaging method 例如 Bagging， RF。其主要工作在于数据的采样方式，比如是否随机采样，是否有放回等等。子分类器通常为能力较强的模型。最终结果常常取子分类器的算术平均。 2. boosting method 可以使用“弱”分类器，依次，逐个对子模型

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