机器学习之Bagging算法和Boosting算法
2.1 Bagging和Boosting区别 Bagging算法和Boosting都属于集成算法，最重要的假设是：当弱模型被正确组合时，我们可以得到更精确和/或更鲁棒的模型。 bagging算法通常考虑的是同质弱学习器，相互独立地并行学习这些弱学习器，并按照某种确定性的平均过程将它们组合起来。 boosting算法通常考虑的也是同质弱学习器。它以一种高度自适应的方法顺序地学习这些弱学习器（每个基础
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