Registro de evidência do método
Boosting
Boosting is a sequential ensemble technique that converts many simple, barely-better-than-chance learners into a single highly accurate model by repeatedly focusing training on the examples that previous learners got wrong, then combining all learners with weights proportional to their individual accuracy.
Registro de origem
Citações copiadas literalmente do registro de origem do método. Nenhuma verificação em nível de alegação é inferida delas.
Boosting (Ensemble of Sequentially Weighted Weak Learners)
Registro de método taxonômico · ml-model / machine-learning
- 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
- Schapire, R. E. (1990). The strength of weak learnability. Machine Learning, 5(2), 197–227. · DOI 10.1007/BF00116037
Alegações curadas
Alegações persistidas no livro-razão de evidências, cada uma com sua própria avaliação.
Ainda não há alegações curadas
Esta visualização não inventa uma avaliação de alegação quando o livro-razão não a possui.
Métodos relacionados
Gerado a partir do grafo de métodos e mostrado como relações sugeridas por máquina — nenhuma alegação de evidência é inferida.