bagging、boosting，adaboost，随机森林和GBDT
关于采样： bagging:总的训练样本个数P，每次随机抽取N（N<=P）个样本做训练集，训练完了把N个样本重新放回总样本中。显然当前抽取的样本的某些样本可能与前一次抽取的某些样本是相同的。如果有M个分类器（需要训练M次），则抽取M次。 boosting：总的训练样本个数P，每次用全部样本做训练集，每个样本人为的赋于一个权重。 样例权重： Bagging：使用均匀取样，每个样例的权重相等 Boos
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