Bagging vs Boosting: 随机森林、Adaboost算法及特点
"Bagging"是并行的集成学习方法，代表算法是"随机森林"，通过投票多个分类器的结果来进行分类。"Boosting"是串行的集成学习方法，代表算法是"Adaboost"，通过加权多个分类器的结果来进行分类。
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"Bagging"是并行的集成学习方法，代表算法是"随机森林"，通过投票多个分类器的结果来进行分类。"Boosting"是串行的集成学习方法，代表算法是"Adaboost"，通过加权多个分类器的结果来进行分类。
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