bagging与boosting集成学习、随机森林
摘要：
主要内容： 一.bagging、boosting集成学习 二.随机森林 一.bagging、boosting集成学习 1.bagging： 从原始样本集中独立地进行k轮抽取，生成训练集。每轮从原始样本集中使用Bootstraping方法抽取（即又放回地抽取）n个样本点（样本集与训练集的大小同为n。在 阅读全文
posted @ 2018-09-10 20:03 h_z_cong 阅读(231) 评论(0) 推荐(0) 编辑
