bagging通过类似交叉验证的方式，产生多个子集，进行多次学习，然后对各模型的结果取平均数。就可以通过相对简单的模型，得到比较好的效果。
相对于直接用比较复杂的模型，bagging不容易过拟合。
boosting，组合多个（多次？）简单的学习器（弱学习器 weak learner），形成比较好的学习效果。
弱学习器，正确率大于1/2即可。
分布D ？？？
α(t) =1/2 * ln ( (1- ε) / ε )
http://blog.csdn.net/renyp8799/article/details/49837389
基础分类器的过拟合，或造成boosting的过拟合；
粉红噪声pink noise，也就是均匀噪声，会造成过拟合；
更多的弱分类器，不会让boosting过拟合，因为boosting过程增大了margin； （？）
除了减少error频率，boosting还可以提升置信度；
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bagging和boosting都属于组合学习算法，都是将简单的分类或者回归算法组合在一起来提高模型的分类或者回归...
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本文标题：集成学习 bagging&boosting
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