网站介绍：文章浏览阅读4.2k次。引言在之前的两节博文《混合和装袋》和《自适应提升》中，我们已经有现成的一堆假设g在手中，我们还如何将这些g混合起来，得到更好的分类器。 混合方式可以分为三种情况： 把g看做是同等地位，通过投票或者平均的方式将它们合起来，称为Bagging g是不平等的，有好有坏，一个可行的做法是把g当成是特征的转换，然后丢进线性模型训练就可以了，这称为AdaBoost 如果是不同的条件下，使用不_机器学习算法如何训练决策树
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