Bagging与随机森林------机器学习

上一篇博文中我们介绍了串行训练基分类器的方法--Boosting以及它的代表性算法AdaBoost，接下来我们一起了解一下并行训练基分类器的方法---Bagging，这种方式中基分类器并没有依赖关系。 Bagging Bagging是并行式集成方式最著名的代表，它直接基于自助采样法。给定包含m个样本的数据集，我们使用有放回的采样方式进行m次采样，每次采样一个样本，这样经过m次我们还是得到了m个样本

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