boosting和bagging在不同情况下的选用
参考回答：
Bagging与Boosting的区别：
1）取样方式（样本权重）：Bagging是均匀选取，样本的权重相等，Boosting根据错误率取样，错误率越大则权重越大。2）训练集的选择：Bagging随机选择训练集，训练集之间相互独立，Boosting的各轮训练集的选择与前面各轮的学习结果有关。3）预测函数：Bagging各个预测函数没有权重，可以并行生成，Boosting有权重，顺序生成。4）Bagging是减少variance，Boosting是减少bias。
Bagging 是 Bootstrap Aggregating的简称，意思就是再取样 (Bootstrap) 然后在每个样本上训练出来的模型取平均，所以是降低模型的 variance. Bagging 比如 Random Forest 这种先天并行的算法都有这个效果。
Boosting 则是迭代算法，每一次迭代都根据上一次迭代的预测结果对样本进行加权，所以随着迭代不不断进行行，误差会越来越小，所以模型的 bias 会不不断降低。这种算法无法并行。
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本文向大家介绍bagging和boosting的区别？相关面试题，主要包含被问及bagging和boosting的区别？时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 参考回答： Bagging是从训练集中进行子抽样组成每个基模型所需要的子训练集,然后对所有基模型预测的结果进行综合操作产生最终的预测结果。 Boosting中基模型按次序进行训练,而基模型的训练集按照某种策略每次都进行一定的转化,最后以
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问题内容： 我正在使用Hibernate + JPA作为我的ORM解决方案。 我正在使用HSQL进行单元测试，并使用PostgreSQL作为真正的数据库。 我希望能够将Postgres的本机UUID类型与Hibernate一起使用，并在其String表示形式中将UUID与HSQL一起用于单元测试（因为HSQL没有UUID类型）。 我正在为Postgres和HSQL单元测试使用具有不同配置的持久性X
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任何建议什么将是实施这种行为的最佳方式。 谢谢Bsengar