ブースティング トレンド

ブースティング（英: Boosting）とは、教師あり学習を実行するための機械学習メタアルゴリズムの一種。ブースティングは、Michael Kearns の提示した「一連の弱い学習器をまとめることで強い学習器を生成できるか？」という疑問に基づいている。弱い学習器は、真の分類と若干の相関のある分類器と定義される。対照的に、強い学習器とは真の分類とよく相関する分類器である。 Michael Kearns の疑問への肯定的解答は、機械学習や統計学に多大な影響を及ぼしている。
「ブースティング」 （2022/10/20 13:55） Wikipedia倭国語版より
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2025.01.22 18:00

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