Định nghĩa AdaBoost là gì?
AdaBoost là AdaBoost. Đây là nghĩa tiếng Việt của thuật ngữ AdaBoost - một thuật ngữ thuộc nhóm Technology Terms - Công nghệ thông tin.
Độ phổ biến(Factor rating): 5/10
AdaBoost là một loại thuật toán có sử dụng một phương pháp học tập bộ quần áo đồng để trọng lượng đầu vào khác nhau. Nó được thiết kế bởi Yoav Freund và Robert Schapire trong thế kỷ 21 đầu. Nó bây giờ đã trở thành phần nào của một đi-đến phương pháp cho các loại khác nhau của việc thúc đẩy trong những mô hình học máy.
Xem thêm: Thuật ngữ công nghệ A-Z
Giải thích ý nghĩa
Các chuyên gia nói về AdaBoost là một trong những kết hợp có trọng nhất của phân loại - và một trong đó là nhạy cảm với tiếng ồn, và có lợi cho kết quả học máy nhất định. Một số kết quả nhầm lẫn từ thực tế rằng AdaBoost có thể được sử dụng với nhiều trường hợp của các phân loại cùng với các thông số khác nhau - nơi các chuyên gia có thể nói về AdaBoost "chỉ có một phân loại" và bị lẫn lộn về trọng xảy ra như thế nào.
What is the AdaBoost? - Definition
AdaBoost is a type of algorithm that uses an ensemble learning approach to weight various inputs. It was designed by Yoav Freund and Robert Schapire in the early 21st century. It has now become somewhat of a go-to method for different kinds of boosting in machine learning paradigms.
Understanding the AdaBoost
Experts talk about AdaBoost as one of the best weighted combinations of classifiers – and one that is sensitive to noise, and conducive to certain machine learning results. Some confusion results from the reality that AdaBoost can be used with multiple instances of the same classifier with different parameters – where professionals might talk about AdaBoost "having only one classifier" and get confused about how weighting occurs.
Thuật ngữ liên quan
- Boosting
- Machine Learning
- Decision Automation
- Deep Learning
- Artificial General Intelligence (AGI)
- Ensemble Learning
- Weight
- Alan Turing
- Boolean Logic
- Computer Science
Source: AdaBoost là gì? Technology Dictionary - Filegi - Techtopedia - Techterm