Обсуждение статьи "Машинное обучение и Data Science (Часть 19): Совершенствуем AI-модели с помощью AdaBoost"

Новый комментарий
 

Опубликована статья Машинное обучение и Data Science (Часть 19): Совершенствуем AI-модели с помощью AdaBoost:

Алгоритм AdaBoost используется для повышения производительности моделей искусственного интеллекта. AdaBoost (Adaptive Boosting, адаптивный бустинг) представляет собой сложную методику ансамблевого обучения, которая легко объединяет слабых учащихся, повышая их коллективную способность прогнозирования.

AdaBoost (сокращение от Adaptive Boosting - адаптивный бустинг) представляет собой модель ансамблевого машинного обучения, которая пытается создать сильный классификатор из слабых классификаторов.

Как он работает?

  • Алгоритм присваивает веса экземплярам на основе их правильной или неправильной классификации.
  • Он объединяет слабые экземпляры с помощью взвешенной суммы.
  • Последняя сильная модель представляет собой линейную комбинацию слабых, веса которых определяются в процессе обучения.

Adaboost в mql5

Автор: Omega J Msigwa

Новый комментарий