集成学习方法

集成学习正广泛地被应用于机器学习/数据挖掘的实际项目之中。掌握集成学习方法，了解其特性与适用场景，对机器学习理论与实践的结合帮助甚大。这里，我们考察集成学习最重要的两种类型：装袋（Bagging）与提升（Boosting），从其两大算法入手：Random Forest、GBDT，基于自己生成的数据集场景和UCI数据集开展实验，对比分析算法的表现。 基础简要回顾 关于集成学习，引用博文笔记︱集成学习

>>阅读原文<<