تقویت مقاوم
تقویت مقاوم، الگوریتمهای تقویت استاندارد — مانند AdaBoost یا تقویت گرادیان — را با جایگزینی تابع زیان نمایی یا مربعی پیشفرض با توابع زیان مقاوم (مانند زیانهای هابر، لجستیک، یا بریدهشده) یا با گنجاندن مکانیسمهای تحمل نویز، اصلاح میکند تا مجموعه حتی در صورت وجود دادههای پرت، نویز برچسب، یا خطاهای با توزیع سنگین در دادههای آموزشی، دقیق باقی بماند.
مطالعهٔ کامل روش
برای خواندن این بخش با حساب رایگان وارد شوید.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
منابع
- Freund, Y. (2001). An adaptive version of the boost by majority algorithm. Machine Learning, 43(3), 293–318. DOI: 10.1023/A:1010852229904 ↗
- Mason, L., Baxter, J., Bartlett, P., & Frean, M. (2000). Boosting Algorithms as Gradient Descent. Advances in Neural Information Processing Systems (NIPS), 12, 512–518. link ↗
نحوهٔ استناد به این صفحه
ScholarGate. (2026, June 3). Robust Boosting (Boosting with Robust Loss Functions). ScholarGate. https://scholargate.app/fa/machine-learning/robust-boosting
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- بوستینگیادگیری ماشین↔ compare
- گرادیان بوستینگ (Gradient Boosting)یادگیری ماشین↔ compare
- تقویت منظم (Regularized Boosting)یادگیری ماشین↔ compare
- تقویت گرادیان مقاومیادگیری ماشین↔ compare
- جنگل تصادفی مقاومیادگیری ماشین↔ compare
- XGBoostیادگیری ماشین↔ compare
ارجاعشده در
در این صفحه مشکلی دیدید؟ گزارش دهید یا اصلاحی پیشنهاد کنید →