集成学习中Bagging的核心思想？？

一一技术人的梦想 2022-03-03 10:09:30

集成学习中Bagging的核心思想？？ 

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weixin_38498942 2022-03-03
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并行地训练一系列各自独立的同类模型，然后再将各个模型的输出结果按照某种策略进行聚合。例如，分类中可以采用投票策略，回归中可以采用平均策略。

集成学习（AdaBoost、Bagging）
包含基于决策树桩进行集成的AdaBoost、Bagging算法，并实现对学习结果的可视化。“*”表示支撑超平面边界的点，“+”、“-”分别表示正反例数据点，青色线条为集学习器（决策树桩）分类边界。
集成学习Boosting和Bagging综述
集成学习Boosting和Bagging综述,非常好的参考资料，推荐
集成学习概览_Bagging与Boosting1
集成学习概览_Bagging与Boosting1
ensemblelearning.rar_bagging集成学习_随机森林_集成学习算法_集成学习；
集成学习算法，包括随机森林，bagging.
SVM.zip_Bagging集成算法_选择性集成_遗传算法SVM_集成学习_集成学习算法
选择性集成学习、遗传算法、Bagging算法
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