Изменения

'''Бустинг''' (англ. ''boosting'') — это [[Мета-обучение|мета-алгоритм машинного обучения]]^{[на 1822.01.19 не создан]}. Основной идеей бустинга является комбинирование слабых функций, которые строятся в ходе итеративного процесса, где на каждом шаге новая модель обучается с использованием данных об ошибках предыдущих. Сильный обучающий алгоритм является классификатором, хорошо [[Корреляция случайных величин|коррелирующим]] с верной классификацией, в отличие от слабого. Наравне с бустингом в мета-обучении также рассматривают такие понятия, как бэггинг (англ. ''bagging'') и стэкинг (англ. ''stacking''). Бэггинг, в отличии от бустинга, использует параллельное обучение базовых классификаторов. Стэкинг же комбинирует результаты различных алгоритмов, получая тем самым более точный ответ.