集成学习（boosting、bagging、GBDT、XGBoost）
集成学习 什么是集成学习 超级个体和弱者联盟对比 解决欠拟合问题 弱弱组合变强 boosting 解决过拟合问题 互相 遏制变壮 Bagging Bagging 采样 从所有样本里采样 学习 训练弱学习器 集成 使用平权投票 随机森林 随机森林 = Bagging + 决策树 流程 随机选取m条数据 随机选取k个特征 训练决策树 重复1-3 对上面的决策树进行平权投票 随机选取样本 且有放回的抽取
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