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Boosting原理 - 简书
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集成学习 集成学习是什么？集成学习通过训练多个分类器，然后将其组合起来，从而达到更好的预测性能，提高分类器的泛化能力。 目前集成学习主要有3个框架：bagging，boosting，stacking。 先看第一个bagging：bagging的时候每个分类器都随机从原样本中做有放回的采样，训练基模型，最后根据多个基模型的预测结果产出最终的结果。bagging的一种常见方法是我们训练好多模型：...
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