机器学习笔记3——集成学习(ensemble)
一般来说，Ensemble模型适合于过拟合的模型，包括bagging和boosting. 3.1 Bagging 其中Bagging是单独训练每个分类器，然后用平均或者投票的方法组合，boosting的方法则是分类器之前存在强依赖，前一个分类器预测的解构会影响后一个分类器。随机森林就是DT的bagging。 在相同的深度下，随机森林并不会比决策树好很多，但会让分类的结果更平滑 3.2 Boosti
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