/*** Bagging 【自举汇聚法】机器学习算法*@从原始[样本]中集中抽取训练集*样本来源于 Boosting 抽取的N个样本中进行k次抽取计算得到的k个训练集**@每次使用一个训练集得到一个模型、k个训练集得到k个模型*不同的训练集生成模型可以使用不同的算法和机器类型**@针对不同的问题 使用模型*比如分类问题*将所有模型一起进行投票获取经验风险最小、模型计算结果最优者*具体步骤也.

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核心思想如下:/** Boosting 深度机器学习算法*@重复从一个样本集合D中采集n个样本*D可标识为大的数据集合 也就是样本集合 n 则是更具抽规则获取的样本数量**@针对每次抽取的样本 进行统计学习 目的是获取 [假设H/i]*每次样本进行模型学习比如神经网络机器学习方法**@将若干个假设进行组合、形成最终假设[H/final]*最终假设就是找到*形成 "巧妙的线性组合"然后喂

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