机器学习 —— 集成学习
集成学习是什么？ 目前，有三种常见的集成学习框架：bagging，boosting和stacking。国内，南京大学的周志华教授对集成学习有很深入的研究，其在09年发表的一篇概述性论文《Ensemble Learning》对这三种集成学习框架有了明确的定义，概括如下： bagging： 从训练集从进行子抽样组成每个基模型所需要的子训练集，对所有基模型预测的结果进行综合产生最终的预测结果： 详解
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