AdaBoost, short for Adaptive Boosting, is a machine learning algorithm, formulated by Yoav Freund and Robert Schapire. It is a meta-algorithm, and can be used in conjunction with many other learning algorithms to improve their performance. AdaBoost is adaptive in the sense that subsequent classifiers built are tweaked in favor of those instances misclassified by previous classifiers. AdaBoost is sensitive to noisy data and outliers.

PropertyValue
dbpprop:abstract
  • AdaBoost, short for Adaptive Boosting, is a machine learning algorithm, formulated by Yoav Freund and Robert Schapire. It is a meta-algorithm, and can be used in conjunction with many other learning algorithms to improve their performance. AdaBoost is adaptive in the sense that subsequent classifiers built are tweaked in favor of those instances misclassified by previous classifiers. AdaBoost is sensitive to noisy data and outliers. Otherwise, it is less susceptible to the overfitting problem than most learning algorithms. AdaBoost calls a weak classifier repeatedly in a series of rounds <math> t = 1,\ldots,T</math>. For each call a distribution of weights <math>D_{t}</math> is updated that indicates the importance of examples in the data set for the classification. On each round, the weights of each incorrectly classified example are increased (or alternatively, the weights of each correctly classified example are decreased), so that the new classifier focuses more on those examples.
  • Adaboost (ou adaptative boosting) est une méthode de boosting introduite par Yoav Freund et Robert Schapire. Ce fut l'une des premières méthodes pleinement fonctionnelles permettant de mettre en œuvre le principe de boosting. Adaboost repose sur la sélection itérative de classifieur faible en fonction d'une distribution des exemples d'apprentissage. Chaque exemple est pondéré en fonction de sa difficulté avec le classifieur courant.
  • AdaBoost – podstawowy algorytm do boostingu, metoda dzięki której z dużej liczby słabych klasyfikatorów można otrzymać jeden lepszy. Autorami algorytmu są Yoav Freund i Robert Schapire.
  • AdaBoost (сокращение от Adaptive Boosting) — алгоритм машинного обучения, сформулированный Йоавом Фройндом и Робертом Шапиром. Этот алгоритм может использоваться в сочетании со многими другими алгоритмами обучения для улучшения их эффективности. AdaBoost является адаптивным в том смысле, что каждый следующий классификатор строится по объектам, неверно классифицированным предыдущими классификаторами. AdaBoost чувствителен к шуму в данных и выбросам. Однако он менее подвержен переобучению, чем многие другие алгоритмы обучения. AdaBoost вызывает слабый классификатор в цикле <math> t = 1,\ldots,T</math>. После каждого вызова обновляется распределение весов <math>D_{t}</math>, которые отвечают важности каждого из объектов обучающего множества для классификации. На каждой итерации веса каждого неверно классифицированного объекта возрастают (или аналогично, вес каждого корректно классифицированного объекта уменьшается), таким образом новый классификатор «фокусирует своё внимание» на этих объектах.
dbpprop:hasPhotoCollection
dbpprop:reference
rdf:type
rdfs:comment
  • AdaBoost, short for Adaptive Boosting, is a machine learning algorithm, formulated by Yoav Freund and Robert Schapire. It is a meta-algorithm, and can be used in conjunction with many other learning algorithms to improve their performance. AdaBoost is adaptive in the sense that subsequent classifiers built are tweaked in favor of those instances misclassified by previous classifiers. AdaBoost is sensitive to noisy data and outliers.
  • Adaboost (ou adaptative boosting) est une méthode de boosting introduite par Yoav Freund et Robert Schapire. Ce fut l'une des premières méthodes pleinement fonctionnelles permettant de mettre en œuvre le principe de boosting. Adaboost repose sur la sélection itérative de classifieur faible en fonction d'une distribution des exemples d'apprentissage. Chaque exemple est pondéré en fonction de sa difficulté avec le classifieur courant.
  • AdaBoost – podstawowy algorytm do boostingu, metoda dzięki której z dużej liczby słabych klasyfikatorów można otrzymać jeden lepszy. Autorami algorytmu są Yoav Freund i Robert Schapire.
  • AdaBoost (сокращение от Adaptive Boosting) — алгоритм машинного обучения, сформулированный Йоавом Фройндом и Робертом Шапиром. Этот алгоритм может использоваться в сочетании со многими другими алгоритмами обучения для улучшения их эффективности.
rdfs:label
  • AdaBoost
  • AdaBoost
  • AdaBoost
  • AdaBoost
owl:sameAs
skos:subject
foaf:page
is dbpedia-owl:Person/knownFor of
is dbpedia-owl:knownFor of
is dbpprop:knownFor of
is dbpprop:redirect of
is owl:sameAs of