摘要：
0 - 思想 Bagging算法思想是减少预测方差（variance），Boosting算法思想是为了减少预测偏差（bias）。 Boosting算法思想是将“弱学习算法”提升为“强学习算法”。一般来说，弱学习算法容易找到，而后通过反复学习得到一系列弱分类器，再通过加权将他们组合起来得到一个强分类器 阅读全文
摘要：
0 - 思路 Stacking是许多集成方法的综合。其主要思路如下图所示，通过训练数据训练多个base learners（the first-level learners），这些learners的输出作为下一阶段meta-learners（the second-level learners）的输入， 阅读全文
摘要：
0 - 思想 如下图所示，Bagging（Bootstrap Aggregating）的基本思想是，从训练数据集中有返回的抽象m次形成m个子数据集（bootstrapping），对于每一个子数据集训练一个基础分类器，最后将它们的结果综合起来获得最终输出。 1 - 特点 Bagging需要不同的/独立 阅读全文