Robust Boosting
Robust Boosting मानक बूस्टिंग एल्गोरिदम — जैसे AdaBoost या ग्रेडिएंट बूस्टिंग — को डिफ़ॉल्ट घातीय (exponential) या वर्गाकार (squared) हानि (loss) को मजबूत हानि फलनों (robust loss functions) (जैसे, हबर (Huber), लॉजिस्टिक (logistic), या ट्रंकेटेड (truncated) हानि) से बदलकर या शोर-सहिष्णुता (noise-tolerance) तंत्रों को शामिल करके संशोधित करता है, ताकि प्रशिक्षण डेटा में आउटलायर्स (outliers), लेबल शोर (label noise), या भारी-पूंछ वाली त्रुटियों (heavy-tailed errors) के होने पर भी एनसेंबल (ensemble) सटीक बना रहे।
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स्रोत
- 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 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Robust Boosting (Boosting with Robust Loss Functions). ScholarGate. https://scholargate.app/hi/machine-learning/robust-boosting
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