feb 16, 1994 - Bagging 等集成方法 Bagging predictors. Breiman, L. (1994).

Description:

Bagging（bootstrap aggregating）是通过结合几个模型降低泛化误差的技术(Breiman, 1994)。主要想法是分别训练几个不同的模型，然后让所有模型表决测试样例的输出。这是机器学习中常规策略的一个例子，被称为模型平均（model averaging）。采用这种策略的技术被称为集成方法。

模型平均（model averaging）奏效的原因是不同的模型通常不会在测试集上产生完全相同的误差。