关于集成学习的总结（二） Bagging思想

Bagging 方法 本篇博客的关于随机森林的优缺点参考了http://www.javashuo.com/article/p-wjsgtodz-b.html 来自上篇投票法的启示，我们想要得到泛化性较强的集成，集成中的分类器应尽可能的相互独立。这个独立可能显示任务中很难做到，于是人们设法给基学习器较大的差异，那么怎么做呢？一种可能的方法就是对基分类器进行采样，让他产生不同的数据子集，再从每一个数据

>>阅读原文<<