摘要： 一、Bagging和Pasting 上一节说到了集成学习的Voting，基于投票的集成学习就集成了几个分类器的结果，相对来说不是很多，我们需要更多的模型，也就是投票的人更多，且这些模型之间不一样，使得我们的模型更为健壮。 我们可以让每个子模型只看数据的一部分，算法可以使用同一个；使用一部分数据会使得 阅读全文

摘要： 一、什么是集成学习 集成学习是使用一系列学习器进行学习，并使用某种规则把各个学习结果进行整合从而获得比单个学习器更好的学习效果的一种机器学习方法。一般情况下，集成学习中的多个学习器都是同质的"弱学习器"。 上面的描述来自百度百科，看定义的话知道是基于‘弱学习器’的，很多讲集成学习的教程都会先讲决策树 阅读全文