模型集成Ensemble的理解（Bagging/ Boosting/ Adaboost/ Gradient Boosing/ Stacking）
本文主要参考台湾大学李宏毅ML课程，加之自己的理解所写 1. Bagging 一个复杂的模型可能会导致：高方差，怎么办？ 多找几个这样的模型，组合取平均，这样结果就会好很多 放回式抽样，这样可以获得几笔不同的数据集：DataSet->n*DataSet 使用这几笔数据训练不同的分类器 在测试集中，再使用上述几个分类器，投票（分类）/ 取平均（回归） 对Decision Tree使用Bagging—
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