集成学习-bagging及boosting
Bagging算法流程 1.从大小为n的原始数据集D中独立随机地抽取n’个数据（n’<=n），形成一个自助数据集； 2.重复上述过程，产生出多个独立的自助数据集； 3.利用每个自助数据集训练出一个“分量分类器”； 4.最终的分类结果由这些“分量分类器”各自的判别结果投票决定。 基本思想：对训练集有放回地抽取训练样例从而为每一个基本分类器都构造出一个跟训练集相当大小但各不相同的训练集，从而训练出不同
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