集成学习方法

常用的两种集成学习方法：bagging & boosting

1.bagging：

每个学习器随机的对样本进行整理。2.各个学习器直接无影响，可以并行进行训练。 3.最终模型按照各个学习器均衡组合

2.boosting

每个学习区直接相互影响，串行化学习，最终的模型是对各个学习器加权求和

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