机器学习| 面试题：04、bagging算法思想及与DNN中的dropout思想的对比

问题

我们在机器学习文件夹的问题“11_三种集成学习思想简介”中大体上介绍了 bagging 思想，在这个问题中，我们便具体讨论下这种思想，且与DNN中的dropout思想做下对比。

bagging

要得到泛化性能强的集成，集成中的个体学习器应尽可能表现好且相互独立，即“好而不同”。但是“独立”的学习方法在现实任务中无法做到，因为同一个数据集，训练得到的学习器肯定不会完全独立，但可以设法使基学习器尽可能具有较大的差异。给定一个训练数据集，一种可能的做法是对训练样本进行采样，产生出若干个不同的子集，再从每个数据子集中训练出一个基学习器。这样，由于训练数据的不同，我们获得的基学习器可望具有较大的差异。然而，为了获得好的集成，我们同时还希望个体学习器不能太差，如果采样出的每个子集都完全不同，则每个学习器都只用到了一小部分的训练数据，甚至不足以进行有效学习。为解决这个问题，我们可考虑使用相互有交叠的采样子集。

bagging对训练数据集的采样使用的是 bootstrap 自助采样法，因此这里先对这个方法进行简单介绍：

给定包含 m 个样本的数据集 D D