AdaBoost

Na Wikipédia

O AdaBoost é um algoritmo de aprendizado de máquina, inventado por Yoav Freund e Robert Schapire. É um algoritmo meta-heurístico, e pode ser utilizado para aumentar a performance de outros algoritmos de aprendizagem. O nome "AdaBoost" deriva de Adaptive Boosting (em português, impulso ou estímulo adaptativo). O AdaBoost é adaptável no sentido de que as classificações subsequentes feitas são ajustadas a favor das instâncias classificadas negativamente por classificações anteriores. O AdaBoost é sensível ao ruído nos dados e casos isolados. Entretanto para alguns problemas é menos suscetível a perda da capacidade de generalização após o aprendizado de muitos padrões de treino (overfitting) do que a maioria dos algoritmos de aprendizado de máquina.

Texto: Wikipédia, CC BY-SA 4.0. ·

Cartas próximas

G

Gradient boosting

Método de aprendizado de máquina

Nº Q5591907 ★★

Sem ofertas
Boost (bibliotecas de C++)

Nº Q893105 ★★

Sem ofertas
C

CatBoost

Yandex open source gradient boosting framework on decision trees

Nº Q55656976 ★

Sem ofertas
G

Generalized additive model

Class of statistical models

Nº Q3318054 ★

Sem ofertas
Boyer–Moore majority vote algorithm

Low-space search for a majority element

Nº Q18814414 ★

Sem ofertas
agregação bootstrap

Algoritmo de aprendizagem de máquina

Nº Q799897 ★

Sem ofertas

Carregar mais