二者都是集成学习算法,都是将多个弱学习器组合成强学习器的方法。
Bagging:从原始数据集中每一轮有放回地抽取训练集,训练得到k个弱学习器,将这k个弱学习器以投票的方式得到最终的分类结果。
Boosting:每一轮根据上一轮的分类结果动态调整每个样本在分类器中的权重,训练得到k个弱分类器,他们都有各自的权重,通过加权组合的方式得到最终的分类结果。
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