集成学习-Bagging 与 boosting
目录 偏差（bias）和方差（variance）： Bagging减少variance： Boosting减少bias： 参考文章： 机器学习中的集成学习有两个重要的策略，即Bagging与Boosting。面试中常常会问：简单说一下bagging和boosting么？他们有什么区别（偏差与方差的关系）？RT和GBDT哪个树的层数更多？为什么？ 偏差（bias）和方差（variance）： 为什么
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