集成是一组协作贡献的元素。一个熟悉的例子是合奏，组合不同的乐器创建动听的和声。在集成中，最终的整体输出比任何单个部分的表现更重要。
2018-05-25 09:51
从上述问题的角度出发，集成学习分为两类流派：Bagging与Boosting。Bagging（Bootstrap Aggregating）对训练数据擦用自助采样（boostrap sampling
2018-09-23 10:02
Dropout 可以看作是 Bagging 的极限形式，每个模型都在当一种情况中训练，同时模型的每个参数都经过与其他模型共享参数，从而高度正则化。
2021-05-31 17:37
集成学习有两个流派，一个是boosting，特点是各个弱学习器之间有依赖关系；一个是bagging，特点是各个弱学习器之间没依赖关系，可以并行拟合。
2020-12-09 13:58
其实从直观角度来解释，每棵决策树都是一个分类器（假设现在针对的是分类问题），那么对于一个输入样本，N棵树会有N个分类结果。而随机森林集成了所有的分类投票结果，将投票次数最多的类别指定为最终的输出，这就是一种最简单的 Bagging 思想。
2023-05-15 09:46
随机森林使用名为“bagging”的技术，通过数据集和特征的随机自助抽样样本并行构建完整的决策树。虽然决策树基于一组固定的特征，而且经常过拟合，但随机性对森林的成功至关重要。
2024-03-18 14:27
投票结果，将投票次数最多的类别指定为最终的输出，这就是一种最简单的 Bagging 思想。1.5 爆发时期2006, Hinton, Deep Learning在机器学习发展分为两个部分，浅层学习
2018-07-26 15:37
