集成学习之bagging与随机森林
Bagging 算法原理和Boosting 不一样，它的弱学习器之间没有依赖关系，能够并行生成，原理图以下： web 从图中能够看出，Bagging的个体弱学习器的训练集是经过随机采样获得的，经过T次的随机采样，咱们就能够获得T个采样集，对于这T个采样集，咱们能够分别独立的训练出T个弱学习器，再对这T个弱学习器经过集合策略来的到最终的强学习器。 随机采样： 这里采用的是自助采样法，即对于m个样本的
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