在Bagging集成学习中,多样性是通过( )实现的。

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在Bagging集成学习中,多样性是通过( )实现的。

bagging是有放回重采样,采用随机采样,每次采样的数据不同,用原始的训练集构建多个训练样本集合,训练多个不同的分类器,保证每个分类器之间的差异性
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