Bagging 和 随机森林（Random Forest,RF）

前面已经了解到集成学习有两个流派，一个是 Boosting 派系，它的特点是各个弱学习器之间有依赖关系。另一种是 Bagging 流派，它的特点是各个弱学习器之间没有依赖关系，可以并行拟合。而随机森林又是对 Bagging 的一个改进算法，可以很方便的并行训练。 一、Bagging 1. Bagging 算法原理 Bagging 原理图： Bagging 的弱学习器之间的确没有 Boosting

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