Изменения

Перейти к: навигация, поиск

Бустинг, AdaBoost

605 байт добавлено, 21 январь
Описание
==Описание==
'''Бустинг''' (англ. ''boosting'') — это композиционный [[Мета-обучение|мета-алгоритм обучения машин]]<sup>[на 18.01.19 не создан]</sup>, не использующий параллельное обучение базовых классификаторов как бэггинг (англ. ''bagging''). Бустинг также схож со стэкингом (англ. ''stacking''), но стэкинг комбинирует результаты различных алгоритмов, получая тем самым более точный ответ. 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. В отличие от слабого алгоритма, сильный обучающий алгоритм является классификатором, хорошо [[Корреляция случайных величин|коррелирующим]] с верной классификацией.
 
Одним из недостатков бустинга является то, что он может приводить к построению громоздких композиций, состоящих из сотен алгоритмов. Такие композиции исключают возможность содержательной интерпретации, требуют больших объёмов памяти для хранения базовых алгоритмов и существенных затрат времени на вычисление классификаций.
==Алгоритмы бустинга==
64
правки

Навигация