原创 模型融合方法之Bagging與Boosting
Bagging 從原始樣本集中有放回抽樣，獲取訓練子集。假設訓練集有N個樣本，每輪從訓練集中有放回的抽取N個訓練樣本。共進行k輪抽取，得到k個訓練子集。（k個訓練集之間是相互獨立的） 每個訓練子集訓練一個模型，k個訓練集共得到k
2020-04-25 17:57:23
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Bagging 從原始樣本集中有放回抽樣，獲取訓練子集。假設訓練集有N個樣本，每輪從訓練集中有放回的抽取N個訓練樣本。共進行k輪抽取，得到k個訓練子集。（k個訓練集之間是相互獨立的） 每個訓練子集訓練一個模型，k個訓練集共得到k
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