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2017-02-04 13:59:11 12 举报
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大纲/内容
Boosting:串型训练多个模型，后续模型基于前模型的训练结果，提高分类错误数据集的权重。主要减小偏差。代表：AdaBoost，GBDT
集成方法分类
Bagging: 产生多个独立模型，取模型预测平均值。主要减小方差，代表：随机森林
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