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Potenciación

La potenciación es una técnica de conjunto secuencial que convierte muchos aprendices simples, apenas mejores que el azar, en un único modelo de alta precisión al centrar repetidamente el entrenamiento en los ejemplos que los aprendices anteriores erraron, y luego combinando todos los aprendices con pesos proporcionales a su precisión individual.

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Fuentes

  1. Freund, Y. & Schapire, R. E. (1997). A decision-theoretic generalization of on-line learning and an application to boosting. Journal of Computer and System Sciences, 55(1), 119–139. DOI: 10.1006/jcss.1997.1504
  2. Schapire, R. E. (1990). The strength of weak learnability. Machine Learning, 5(2), 197–227. DOI: 10.1007/BF00116037

Cómo citar esta página

ScholarGate. (2026, June 3). Boosting (Ensemble of Sequentially Weighted Weak Learners). ScholarGate. https://scholargate.app/es/machine-learning/boosting

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ScholarGateBoosting (Boosting (Ensemble of Sequentially Weighted Weak Learners)). Recuperado el 2026-06-15 de https://scholargate.app/es/machine-learning/boosting · Conjunto de datos: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026