【NLP复习】集成学习——Bootstraping、Bagging、Boosting、GBDT、XGBoost
一、Bootstraping、Bagging、Boosting的思想？ Bootstraping（自助抽样法）： 从给定训练集中有放回的均匀抽样。假设给定的数据集包含d个样本。 该数据集有放回地抽样d次，训练集中没出现的概率就是d次都未被选中的概率，即(1-1/d)^d。当d趋于无穷大时，这一概率就将趋近于e^(-1)=0.368，所以留在训练集中的样本大概占原来数据集的63.2%。 Baggin
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