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图12.3 Bagging算法的一个示意图
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逸闻趣事
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里奥·布雷曼
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里奥·布雷曼（Leo Breiman）是20世纪著名的统计学家，他是加州大学伯克利分校教授和美国科学院院士。他是CART的发明者之一，Bagging方法和随机森林的提出者。虽然已经于2005年仙逝，但他每年的论文被引用次数仍在稳步增长，仅仅2017年就有一万一千余次引用，可以说他一直活在统计、机器学习研究者们心中。
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布雷曼有着传奇的一生：
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布雷曼的本科是在以高门槛著称的加州理工物理系度过的，大一他的成绩很好，也拿到了奖学金。然而大二开始，他对课程丧失了兴趣，一直到大四，成绩一直在及格线挣扎。学物理不成，他凭借着数学天赋，1954年在加州大学伯克利分校获得了数学博士学位。然而，他接下来却并没有从事学术，而且跑去参军了。后来他去加州大学洛杉矶分校担任教职，直到1980年又回到伯克利担任教授，此时离他从伯克利毕业，已经过去了25年。
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最后，引用两段布雷曼荣退后，1994年时在伯克利统计系毕业时的讲话：
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“试问其他学科诸如物理学、数学和工程学的学生，25年后会和现在有何区别，答案很简单，没啥区别呗。毕竟两千多年前，阿基米德就在研究物理、微积分和工程，25年的变化又算什么呢。但迅速发展的统计学不一样，谁也不知道25年后会是什么样子。”
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“事实上，我并没有学过任何统计学的课程。我的朋友、同事，曾任斯坦福大学统计系主任的杰里·弗莱曼也没有，他原本是一位实验物理学家。约翰·图基曾经是研究纯数学的。乔治·博克斯曾经是一位化学家。许多其他杰出的统计学家，也是因缘际会，来到统计学这条大船上的。”
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一晃又快过去25年了，如今机器学习领域正如文中当年的统计学一样，迅速发展、不问出身。如果你对登上这条新船还有所犹豫的话，看看布雷曼他们的例子，或许会有共鸣。
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百面机器学习：算法工程师带你去面试 02 集成学习的步骤和例子
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场景描述
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虽然集成学习的具体算法和策略各不相同，但都共享同样的基本步骤。本小节希望考察读者对于集成学习基本步骤的理解，并希望结合具体的集成学习算法，详细解读集成学习的具体过程。
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知识点
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集成学习，Adaboost，梯度提升决策树
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问题 集成学习有哪些基本步骤？请举几个集成学习的例子
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难度：★★☆☆☆
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分析与解答
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集成学习一般可分为以下3个步骤。
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（1）找到误差互相独立的基分类器。
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（2）训练基分类器。
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