随机森林：决策树+bagging=随机森林
梯度提升树：决策树+Boosting=GBDT
两者区别在于bagging boosting之间的区别。
像神经网络这样为消耗时间的算法，bagging可通过并行节省大量的时间开销
baging和boosting都可以有效地提高分类的准确性
baging和boosting都可以有效地提高分类的准确性
一些模型中会造成模型的退化（过拟合）
boosting思想的一种改进型adaboost方法在邮件过滤，文本分类中有很好的性能。
梯度提升树：决策树+Boosting=GBDT
两者区别在于bagging boosting之间的区别。
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baging和boosting都可以有效地提高分类的准确性
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标签： boosting、bagging、baging、森林、gbdt、面试
