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==Définition==
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Méta-algorithme d'apprentissage ensembliste qui agrège itérativement des classificateurs faibles créés et pondérés selon leur performance pour former un classificateur final fort.
[[Méta-algorithme]] d'apprentissage ensembliste qui agrège itérativement des [[classificateur]]s faibles créés et pondérés selon leur performance pour former un classificateur final fort.


==Français==
==Français==
'''algorithme de dopage''' <small>loc. nom. masc.</small>
'''algorithme de dopage'''  


==Anglais==
==Anglais==
'''boosting algorithm'''
'''boosting algorithm'''
==Sources==
Source : Russell, Stuart et Peter Norvig (2010). ''Intelligence artificielle avec plus de 500 exercices'', 3e édition, Paris, Pearson Education, 1200 pages.


Source : Meddouri, N. et M. Maddouri (2009). ''Générer des règles de classification par dopage de concepts formels'', actes de la conférence EGC 2009, pages 181–186.


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Source : Atanasoaei, Cosmin (2012). ''Multivariate Boosting with Look-Up Tables for Face Processing'', thèse de doctorat, École polytechnique fédérale de Lausanne, 151 pages.
 
Source: Russell, Stuart et Peter Norvig (2010). ''Intelligence artificielle avec plus de 500 exercices'', 3e édition, Paris, Pearson Education, 1200 pages.
 
Source: Meddouri, N. et M. Maddouri (2009). ''Générer des règles de classification par dopage de concepts formels'', actes de la conférence EGC 2009, pages 181–186.
 
Source: Atanasoaei, Cosmin (2012). ''Multivariate Boosting with Look-Up Tables for Face Processing'', thèse de doctorat, École polytechnique fédérale de Lausanne, 151 pages.


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[[Catégorie:Termino 2019]]
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[[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]
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Dernière version du 30 août 2024 à 14:03

Définition

Méta-algorithme d'apprentissage ensembliste qui agrège itérativement des classificateurs faibles créés et pondérés selon leur performance pour former un classificateur final fort.

Français

algorithme de dopage

Anglais

boosting algorithm

Sources

Source : Russell, Stuart et Peter Norvig (2010). Intelligence artificielle avec plus de 500 exercices, 3e édition, Paris, Pearson Education, 1200 pages.

Source : Meddouri, N. et M. Maddouri (2009). Générer des règles de classification par dopage de concepts formels, actes de la conférence EGC 2009, pages 181–186.

Source : Atanasoaei, Cosmin (2012). Multivariate Boosting with Look-Up Tables for Face Processing, thèse de doctorat, École polytechnique fédérale de Lausanne, 151 pages.

Source: Termino