【机器学习】--集成算法从初始到应用

一、前述 集成思想就是让很多个训练器决定一个结果，目的：让机器学习效果更好，单个不行，群殴走起。 二、具体 1、概述  2、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 森林：很多个决策树并行放在一起 构造树模型： 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

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