This book covers two broad classes of machine learning algorithms: penalized linear regression (for example, Ridge and Lasso) and ensemble methods (for example, Random Forests and Gradient Boosting). Each of these families contains variants that wil

合奏学习方法 装袋 答：什么是装袋？： 这是一种集成的机器学习技术。 它基于带有替换的引导程序采样创建基于树的模型。 每个投票都是从模型中收集的，多数投票将被视为最终输出。 它是引导抽样+聚合（投票聚合）。 创建模型时，会将相等的权重分配给每个数据。 B.使用装袋的目的：它采用具有高方差和低偏差的模型，并在不降低bais的情况下减小其方差。 C.什么是Bootstrap ？： Boostrap是指替换后的随机抽样。 它使我们可以更好地了解数据集的偏差和方差。 它涉及从数据集中