集成学习之bagging、boosting、stacking
什么是集成学习？ 集成学习归属于机器学习，他是一种「训练思路」，并不是某种具体的方法或者算法。 集成学习的核心思路就是「人多力量大」，它并没有创造出新的算法，而是把已有的算法进行结合，从而得到更好的效果。 集成学习会挑选一些简单的基础模型进行组装，组装这些基础模型的思路主要有 3 种方法： 1.bagging 2.boosting 3.stacking Bagging的核心思想是民主，所有基础模型
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