機器學習面試總結（第三篇）
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10、Booststrap sampling需要解決的問題？Booststrap sampling的思想？Bagging的基本思想？從偏差方差角度解釋bagging？
11、隨機森林RandomForest的思想？RF與bagging的不同？
12、常用的整合方法？Stacking的思想？
13、個體學習器的多樣性增強，可以從哪幾個方面考慮？
14、怎麼樣去衡量演算法之間的差異？
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