【机器学习】常用集成算法介绍

Ensemble learning 目的：让机器学习效果更好，单个不行，群殴走起 Bagging： 训练多个分类器取平均 Bagging模型 全称： bootstrap aggregation（说白了就是并行训练一堆分类器） 最典型的代表就是随机森林啦 随机：数据采样随机，特征选择随机 (由于二重随机性，使得每个树基本上都不会一样，最终的结果也会不一样,之所以要进行随机，是要保证泛化能力，如果树都

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