摘要： Baggging 和Boosting都是模型融合/集成学习的方法，可以将弱分类器融合之后形成一个强分类器，而且融合之后的效果会比最好的弱分类器更好。 Bagging Bagging即套袋法，其算法过程如下： 从原始样本集中抽取训练集。每轮从原始样本集中使用Bootstraping的方法抽取n个训练样 阅读全文

摘要： 概念 偏差： 描述的是预测值（估计值）的期望与真实值之间的差距。偏差越大，越偏离真实数据集。 （假设靶心是最适合给定数据的模型，离靶心越远，我们的预测就越糟糕） 方差： 描述的是预测值的变化范围，离散程度，也就是离其期望值的距离。方差越大，预测结果数据的分布越散。 基于偏差的误差： 模型预期的预测与 阅读全文