在Bagging集成学习中，多样性是通过（ ）实现的。
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在Bagging集成学习中，多样性是通过（ ）实现的。
bagging是有放回重采样，采用随机采样，每次采样的数据不同，用原始的训练集构建多个训练样本集合，训练多个不同的分类器，保证每个分类器之间的差异性
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