集成算法之随机森林

集成算法 Ensemble learning，目的是让机器学习效果更好，一个完不成，那就多个。 分类 Bossting:从弱机器学习开始加强，通过加权来进行训练 Bagging 训练多个分类器取平均 比如训练一个决策树没办法达到要求，所以训练100个决策树取平均。 最典型的就是随机森林（并行训练一堆分类器） Stacking聚合多个分类或者回归模型。可以堆叠各种各样的分类器(KNN,SVM等)。第

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