Съдържание:
Определение - Какво означава AdaBoost?
AdaBoost е вид алгоритъм, който използва подход за учене на ансамбъл за претегляне на различни входове. Той е проектиран от Йоав Фройнд и Робърт Шапир в началото на 21 век. Вече стана някакъв идеен метод за различни видове стимулиране в парадигмите за машинно обучение.
Техопедия обяснява AdaBoost
Експертите говорят за AdaBoost като за една от най-добре претеглените комбинации от класификатори - и тази, която е чувствителна към шума и благоприятства за определени резултати от машинно обучение. Известно объркване произтича от реалността, че AdaBoost може да се използва с няколко екземпляра на един и същ класификатор с различни параметри - където професионалистите могат да говорят за AdaBoost, "който има само един класификатор" и да се обърка как става претеглянето.
AdaBoost представя и определена философия в машинното обучение - като инструмент за учене в ансамбъл, той изхожда от основната идея, че много слаби учащи се могат да получат по-добри резултати от едно по-силно учене. С AdaBoost, експертите по машинно обучение често изработват системи, които ще поемат редица входни данни и ги комбинират за постигане на оптимизиран резултат. Някои приемат тази идея в по-нататъшна степен, като говорят за това как AdaBoost може да командва „армии от пъпки за вземане на решения“, които по същество са по-малко сложни учащи се, използвани в голям брой, за да се стискат данни, когато този подход се възприема благоприятно над използването на един класификатор.
