Boosting算法是通过不断提升基分类器的性能来得到更好的组合分类结果的方法。

随机森林算法是一种典型的Stacking算法。

判断题随机森林算法是一种典型的Stacking算法。

Bagging方法具有可以并行训练的算法，组合算法可减小方差，基分类器算法需选择小偏差算法的特点。

判断题Bagging方法具有可以并行训练的算法，组合算法可减小方差，基分类器算法需选择小偏差算法的特点。

根据训练集获取方式和组合算法的不同，组合分类器的主要类型有Bagging，Boosting，Stacking。

判断题根据训练集获取方式和组合算法的不同，组合分类器的主要类型有Bagging，Boosting，Stacking。