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2017-02-04 13:59:11
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Boosting:串型训练多个模型,后续模型基于前模型的训练结果,提高分类错误数据集的权重。主要减小偏差。代表:AdaBoost,GBDT
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Bagging: 产生多个独立模型,取模型预测平均值。主要减小方差,代表:随机森林
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