Breiman的bagging算法

资 源 简 介

Breiman的bagging算法，是bootstrap aggregating的缩写，是最早的Ensemble算法之一，它也是最直接容易实现，又有着另人惊讶的好效果的算法之一。

详 情 说 明

在机器学习中，Breiman的bagging算法是一种集成学习算法，也是最早的集成学习算法之一。它利用自举汇聚的思想，通过对数据进行有放回的重抽样，生成多个不同的训练集，然后通过训练多个基分类器对数据进行分类或回归。最终的预测结果是基于所有基分类器的预测结果的汇聚而来的。这种算法的好处在于可以降低模型的方差，提高泛化能力。同时，该算法的实现也相对简单，非常容易上手。因此，它成为了集成学习领域中最为流行的算法之一，被广泛应用于分类、回归等领域。