如何构建稳固的机器学习算法：Boosting&Bagging

机器学习和数据科学工作远不是简单地把数据交给 Python 库处理，使用处理后的结果那么简单。本文将简要介绍一些利用 Bootstrapping 提升模型鲁棒性的方法。 数据科学家需要真正理解数据和如何处理数据，以实现成功的系统。 一个重要方法就是了解什么时候模型可以利用 Bootstrapping 方法获益。这就是集成模型。集成模型的一些示例有 AdaBoost 和随机梯度提升（Stochast

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