集成学习（bagging与boosting）
集成学习（bagging与boosting） 算法比较 方差与误差 将多个弱学习器进行结合，从而得到比单一学习器显著优越的泛化性能。 主要分为bagging和boosting两种集成方法。 算法比较 bagging：个体学习器之间不存在强依赖关系，可同时生成的并行化方法。 算法特征：web 样本选择：从训练集中进行有放回的均匀采样，各轮训练集之间是独立的。 样例权重：使用均匀取样，每一个样例的权重
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