集成学习（2）--bagging与随机森林
给定一个训练集，对训练样本进行采样，产生出若干个不同的子集，再从每个子集中训练一个基学习器。由于训练数据不同，基学习器可望有比较大的差异。但如果采样出的每个子集都完全不同，则每个基学习器只用到一小部分训练数据，甚至不足以有效学习，也就无法产生好的学习器。可以使用相互有交叠的采样子集解决。 Bagging Bagging是并行集成学习方法的代表，从名字可以看出它是基于自助采样法。即有放回的采样。 给
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