boosting(提升法) 对于训练集中的每个样本建立全职W(i),当某个样本被错误分类概率很高时,样本的权重加大: 在迭代过程中,每一个迭代器都是一个弱分类器,我们需要用某种策略将其组合,作为最终模型. bagging(套袋法) 从原始样本集随机抽取n个训练样本,共进行k轮抽取,得到k个训练集.(k个训练集之间相互独立,元素可以有重复)         对于k个训练集,我们训练k个模型         对于分类问题:由投票表决产生分类结果:对于回归问题:由k个模型预测结果的均值作为最后预测结果…