集成学习的常见问题

1. 随机森林（random forest）和 GBDT 都是属于集成学习（ensemble learning）的范畴，有什么不同？ 集成学习下有两个重要的策略 Bagging 和 Boosting，Bagging算法是这样，每个分类器都随机从原样本中做有放回的采样，然后分别在这些采样后的样本上训练分类器，然后再把这些分类器组合起来，简单的多数投票一般就可以，其代表算法是随机森林。Boosting

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