提升方法
Sign in to saveAlso known as Boosting Machine Learning Algorithms
ensemble meta-algorithm for reducing bias and variance in machine learning
Research
129,211 papers- Pharmacokinetic Boosting of Kinase Inhibitors.Pharmaceutics · 2023
- Boosting the oral bioavailability of anticancer drugs through intentional drug-drug interactions.Basic & clinical pharmacology & toxicology · 2022
- Nudging and Boosting: Steering or Empowering Good Decisions.Perspectives on psychological science : a journal of the Association for Psychological Science · 2017
- Boosting in Elite Athletes with Spinal Cord Injury: A Critical Review of Physiology and Testing Procedures.Sports medicine (Auckland, N.Z.) · 2015
- Boosting neural networks.Neural computation · 2000
via PubMed
Wikidata facts
- Subclass of
- ensemble learning
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- facet of
- supervised learning
Sources (3)
via Wikidata · CC0
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提升方法（Boosting）是一种机器学习中的集成学习元启发算法，主要用来减小監督式學習中偏差并且也减小方差，以及一系列将弱学习器转换为强学习器的机器学习算法。面對的问题是邁可·肯斯（Michael Kearns）和莱斯利·瓦利安特(Leslie Valiant)提出的：一組“弱学习者”的集合能否生成一个“强学习者”？弱学习者一般是指一个分类器，它的结果只比随机分类好一点点；强学习者指分类器的结果非常接近真值。 Robert Schapire在1990年的一篇论文中对肯斯和瓦利安特的问题的肯定回答在机器学习和统计方面产生了重大影响，最显着的是导致了的发展 。
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