【摘 要】
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Breiman的Bagging和Freund及Schapire的Boosting是最新的提高预测学习系统预测能力的方法，二者都建立了通过投票结合起来的预测器集合。该文对Breiman提出的Bagging理论作了较
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Breiman的Bagging和Freund及Schapire的Boosting是最新的提高预测学习系统预测能力的方法，二者都建立了通过投票结合起来的预测器集合。该文对Breiman提出的Bagging理论作了较为详细的介绍，并对其运作的有效性作出理论分析。进而，该文总结了Bagging与Boosting的性能比较及相关解释：方差/偏差理认及Re-Weighting/Re-Sampling。最后，文中指出了Bagging存在问题及发展前景。
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