bagging

机器学习（七）——集成学习（个体与集成、Boosting、Bagging、随机森林RF、结合策略、多样性增强、多样性度量、Python源码）Bagging和随机森林是并行式集成学习方法，通过从原始训练集中采样产生不同的子集来训练基学习器。为了使基学习器具有明显差异，一种可能的做法是对训练样本进行采样，产生出若干个不同的子集，再从每个数据子集中训练出一个基学习器。但是为了保证基学习器效果不是太差，可以使用相互有交叠的子集。

集成学习 #数据挖掘 #Python集成学习是一种机器学习方法，它通过结合多个模型的预测结果来提高整体性能和稳定性。这种方法的主要思想是“集合智慧”，通过将多个模型（比如决策树、随机森林、梯度提升机等）的预测集成起来，可以减少单个模型的过拟合风险，同时提高对未知数据的泛化能力。

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【机器学习系列】深入理解集成学习：从Bagging到Boosting目录一、集成方法的一般思想二、集成方法的基本原理三、构建集成分类器的方法常见的有装袋（Bagging）和提升（Boosting）两种方法

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kaggle：房价预测比赛链接结果展示结果链接 8848是密码这些全都不是目的我想过下基础知识损失函数 J ( β ) = ∑ i = 1 n ( y i − β 0 − ∑ j = 1 p β j x i j ) 2 + λ ∑ j = 1 p β j 2 J(\beta)=\sum_{i=1}^n(y_i-\beta_0-\sum^p_{j=1}\beta_jx_{ij})^2+\lambda\sum_{j=1}^p\beta_j^2 J(β)=∑i=1n(yi−β0−∑j=1pβjxij)2+λ∑j=1pβj2 J