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      標簽　>　Bagging

      Bagging

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      　Bagging 算法定義如下，給定大小為n的數據集，算法采用Bootstrap抽樣，得到m個新的訓練數據集Di，每個數據集大小均為你，通過這m個樣本集得到m個模型，然后通過求平均（回歸問題）或者投票方法（分類問題）來選擇最優的模型。

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      Bagging簡介

      　　bagging，boosting和隨機森林是應用最為廣泛的三類集成學習算法。

      　　Bagging 算法定義如下，給定大小為n的數據集，算法采用Bootstrap抽樣，得到m個新的訓練數據集Di，每個數據集大小均為你，通過這m個樣本集得到m個模型，然后通過求平均（回歸問題）或者投票方法（分類問題）來選擇最優的模型。

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      bagging技術

      深入淺出地介紹集成、Bagging、隨機森林、特征重要性

      深入淺出地介紹集成、Bagging、隨機森林、特征重要性

      集成是一組協作貢獻的元素。一個熟悉的例子是合奏，組合不同的樂器創建動聽的和聲。在集成中，最終的整體輸出比任何單個部分的表現更重要。

      2018-05-25 標簽：集成隨機森林Bagging 3.3萬 0

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