是將若干個(gè)學(xué)習(xí)習(xí)

弱分類器間存在一定的差異性，這會(huì)導(dǎo)致分類的邊界不同，也就是說(shuō)可能存在錯(cuò)誤。那么將多個(gè)弱分類器合并后，就可以得到更加合理的邊界，減少整體的錯(cuò)誤率，實(shí)現(xiàn)更好的效果；
對(duì)于數(shù)據(jù)集過(guò)大或者過(guò)小，可以分別進(jìn)行劃分和有放回的操作產(chǎn)生不同的數(shù)據(jù)子集，然后使用數(shù)據(jù)子集訓(xùn)練不同的分類器，最終再合并成為一個(gè)大的分類器；
如果數(shù)據(jù)的劃分邊界過(guò)于復(fù)雜，使用線性模型很
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創(chuàng)作挑戰(zhàn)賽新人創(chuàng)作獎(jiǎng)勵(lì)來(lái)咯，堅(jiān)持創(chuàng)作打卡瓜分現(xiàn)金大獎(jiǎng)

總結(jié)

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