机器学习（十三）——集成学习

Ø 集成算法分为： Ø  bagging算法（套袋法）：    从原始样本集中使用随机抽样方法有放回的抽取n个训练样本，共进行k轮抽取，得到k个训练集（独立且等量）；    对于k个训练集，训练k个模型，具体的模型视具体情况而定（可以是knn、决策树等）； 通过对训练样本重新采样的方法得到不同的训练样本集，在这些新的训练样本集上分别训练学习器，最终合并每一个学习器的结果，作为最终的学习结果，Bag

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