Одна из популярных концепций машинного обучения заключается в том, что вместо того, чтобы использовать одну модель для прогнозирования и работать над совершенствованием этой модели, лучше создать несколько моделей и использовать их объединенные возможности для прогнозирования. Как только концепция была установлена, появилось множество подходов к тому, как это сделать. Конечная цель каждой модели машинного обучения или, в данном случае, метода — уменьшить общую ошибку. Общая ошибка для..

Введение Вы устали от слабых, неэффективных алгоритмов машинного обучения? Готовы ли вы поднять производительность вашей модели на новый уровень? Не ищите дальше, потому что Adaboost здесь, чтобы спасти положение! Этот мощный алгоритм сочетает в себе сильные стороны нескольких слабых учеников, чтобы создать грозную машину прогнозирования. Так что пристегните ремни и приготовьтесь к захватывающей поездке с Adaboost! Adaboost — это алгоритм машинного обучения, который используется для..