机器学习系列十四：集成学习之bagging

一、算法原理 1.算法描述 Bagging是Bootstrap AGGregatING的缩写。Bagging基于自助采样法(bootstrap sampling)。给定包含m个样本的数据集，先随机取出一个样本放入采样集中，再把该样本放回初始数据集，使得下次采样时该样本仍有可能被选中。这样，经过m次随机采样操作，我们得到含m个样本的采样集，初始训练集中有的样本再采样集里多次出现，有的则从未出现。采样

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