spark.mllib源码阅读-bagging方法

        在训练集成分类器时，关键的一步在于如何从全训练样本集中构建子样本集提供给子分类器进行训练。目前主流的两种子样本集构造方式是bagging方法和boosting方法。bagging方法的思想是从全样本集中有放回的进行抽样来构造多个子样本集，每一个子样本集中能够包含重复的样本。对每一个子样本集训练一个模型，而后取平均获得最后的集成结果。java bagging bagging方法的主要

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