集成学习算法-Bagging和Boosting及其相关算法概述

1、集成学习 1.1 简介        在学习树模型的时候，经常听到有关于集成学习的概念。集成学习在机器学习中有较高的准确率，不足之处就是模型的训练过程比较复杂，效率不是很高；主要分为两种类型： （1）基于boosting思想的算法，例如：Adaboost、GDBT和XGBOOST。 （2）基于Bagging思想的算法，经典的就是随机森林算法 1.2 集成学习的思想         首先说明一下

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