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【机器学习】Bagging和Boosting的区别(面试准备)
时间 2020-12-30
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Baggging 和Boosting都是模型融合的方法,可以将弱分类器融合之后形成一个强分类器,而且融合之后的效果会比最好的弱分类器更好。 Bagging: 先介绍Bagging方法: Bagging即套袋法,其算法过程如下: 从原始样本集中抽取训练集。每轮从原始样本集中使用Bootstraping的方法抽取n个训练样本(在训练集中,有些样本可能被多次抽取到,而有些样本可能一次都没有被抽中)。共进
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