如果只有一条横线，或一条竖线，可能无法把data ooxx完美的分开，如果相结合，则可能会产生一个近似完美的折线。
PLA产生的一大堆线，投票后，可能会得到一个比较中庸的线，近似于SVM的最大margin。
可以将一堆简单的组合起来，做一个比较复杂的东西。
bootstrapping: n 次有放回的抽样，用于sample数量不足的场合。
Machine Learning Techniques 笔记：2-7 Blending and Bagging
最新推荐文章于 2024-10-25 20:45:00 发布
本文探讨了如何通过结合简单的模型来解决复杂的问题，例如使用PLA生成的大量直线通过投票得出近似最大边距的线，类似于SVM的效果。此外，还介绍了bootstrapping方法，即在样本数量不足的情况下进行n次有放回的抽样。
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