Bagging与随机森林

https://www.cnblogs.com/LeftNotEasy/archive/2011/03/07/random-forest-and-gbdt.html 周志华《机器学习》 决策树实际上是将空间用超平面进行划分的一种方法，使得每一个叶子节点都是在空间中的一个不相交的区域。在进行决策的时候，根据输入样本的特征值，一步一步往下，最终使得样本落入其中一个叶子节点。 在集成学习中，期望个体学习

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