Question: Differentiate between bagging and boosting.Answer: Bagging (Bootstrap Aggregating) and boosting are ensemble learning techniques. Bagging builds multiple models independently and combines them, while boosting builds models sequentially, giving more weight to misclassified instances. |
Сохранить для повторения
Добавьте этот элемент в закладки, отметьте как сложный или поместите в набор для повторения.
Войдите, чтобы сохранять закладки, сложные вопросы и наборы для повторения.
Это полезно? Да Нет
Самое полезное по оценкам пользователей:
- Explain the concept of feature engineering.
- What is the purpose of regularization in machine learning?
- Explain the term \'hyperparameter\' in the context of machine learning.
- What is the purpose of the activation function in a neural network?
- Explain the term \'precision\' in the context of classification.