https://wiki.taigi.ima.org.tw/w/index.php?action=history&feed=atom&title=Bagging%E7%AE%97%E6%B3%95 2026-06-06T15:59:47Z 本 wiki 上此頁面的修訂紀錄 MediaWiki 1.43.1 https://wiki.taigi.ima.org.tw/w/index.php?title=Bagging%E7%AE%97%E6%B3%95&diff=458998&oldid=prev 2025-08-23T04:09:46Z

<p>從 JSON 檔案批量匯入</p> <p><b>新頁面</b></p><div>&#039;&#039;&#039;Bagging 算法&#039;&#039;&#039;（英語：&#039;&#039;&#039;B&#039;&#039;&#039;ootstrap&#039;&#039;&#039;agg&#039;&#039;&#039;regat&#039;&#039;&#039;ing&#039;&#039;&#039;，引導聚集算法）， 閣稱&#039;&#039;&#039;袋仔算法&#039;&#039;&#039;，是機器學習領域的一種集做學習算法。上原初由 Leo Breiman 佇一九九四年提出。Bagging 算法可能有分別、回歸算法結合，提高其準確率、穩定性的同時，透過降低結果的變異數，避免過擬合的發生。<br /> <br /> ==算法步數==<br /> <br /> 予定一个大小為 $ n $ 的訓練集 $ D $，Bagging 算法對中齊勻、放倒轉來（就算用自助抽樣法）選出 $ m $ 大細為 $ n&#039;$ 的子集 $ D _ { i } $，做新的訓練集。佇遮 $ m $ 一个訓練集上使用分類、回歸等算法，會當著 $ m $ 模型，佇透過取平均值、提多數票等方法，也會用得著 Bagging 的結果。<br /> <br /> ==參考文獻==<br /> <br /> * Breiman , Leo . Bagging predictors ( PDF ) . Technical Report No . 四仔二一 . 一千九百九十四 [二千空二十一孵十一] .（原始內容存檔 ( PDF ) 佇二千空一十九九九九十八）.<br /> * Breiman , Leo . Bagging predictors . Machine Learning . 九百九十六 ,&#039;&#039;&#039;二十四&#039;&#039;&#039;( 二 ) : 一百二三–一百四十 . doi : 十五一空空七 / BF 五鋪八千六百五十五 . CiteSeerX : 十曉一 . 一孵三二 . 九千三百九十九 .<br /> * Alfaro , E . , Gámez , M . and García , N . adabag : An R package for classification with AdaBoost . M 一 , AdaBoost-SAMME and Bagging . 二千空一十二 [二千空一十六孵十二] .（原始內容存檔佇兩千空一十九九分九二十四）.<br /> <br /> [[分類: 待校正]]</div>

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