集成学习：Bagging与随机森林

时间 2019-12-08

标签集成学习 bagging 随机森林繁體版

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引言想要获得泛化性能强的集成，集成中的个体学习器应尽量相互独立，可是相互独立很难作到，咱们能够作的是使基学习器尽量具备较大的差别。web Bagging Bagging是并行式集成学习方法的著名表明，它是基于自助采样法(有放回的取样)来提升学习器泛化能力的一种很高效的集成学习方法。 Bagging的策略:dom 从样本集 D 中用Bootstrap采样选出 n 个样本，执行 m 次，选出 m 个

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