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主要的方法

boosting ：多个弱分类器组成强分类器
bagging(booststrap aggregating) ：将训练数据中数据重新采样，训练好模型后，在添加到一起平均。
stacking：从训练集与测试集中同时采样数据进行训练，然后多模型融合。
stacking_jianshu
模型融合
 mlwave
kaggle_intro

最后编辑于：2017.12.11 05:10:44

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