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==en construction==
== Définition ==
== Définition ==
XXXXXXXXX
En apprentissage automatique, l'algorithme de majorité pondérée est un algorithme de [[méta-apprentissage]] utilisé pour construire un algorithme provenant d'une variété d'algorithmes de prédiction, qui pourrait être tout type d'algorithmes d'apprentissage, de classificateurs ou même de vrais experts humains.


== Français ==
== Français ==
''' XXXXXXXXX '''
''' algorithme de majorité pondérée '''


== Anglais ==
== Anglais ==
''' Weighted majority algorithm'''
''' weighted majority algorithm'''
 
In machine learning, weighted majority algorithm (WMA) is a meta learning algorithm used to construct a compound algorithm from a pool of prediction algorithms, which could be any type of learning algorithms, classifiers, or even real human experts.[1][2] The algorithm assumes that we have no prior knowledge about the accuracy of the algorithms in the pool, but there are sufficient reasons to believe that one or more will perform well.


<small>
'''WMA'''
==Sources==


[https://en.wikipedia.org/wiki/Weighted_majority_algorithm_(machine_learning)    Source :  Source : Wikipedia  ]
[https://en.wikipedia.org/wiki/Weighted_majority_algorithm_(machine_learning)    Source :  Source : Wikipedia  ]
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[https://en.wikipedia.org/wiki/Outline_of_machine_learning#Machine_learning_algorithms  Source : Wikipedia Machine learning algorithms  ]
[https://en.wikipedia.org/wiki/Outline_of_machine_learning#Machine_learning_algorithms  Source : Wikipedia Machine learning algorithms  ]


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Dernière version du 27 janvier 2024 à 15:54

Définition

En apprentissage automatique, l'algorithme de majorité pondérée est un algorithme de méta-apprentissage utilisé pour construire un algorithme provenant d'une variété d'algorithmes de prédiction, qui pourrait être tout type d'algorithmes d'apprentissage, de classificateurs ou même de vrais experts humains.

Français

algorithme de majorité pondérée

Anglais

weighted majority algorithm

WMA

Sources

Source : Source : Wikipedia

Source : Wikipedia Machine learning algorithms

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Contributeurs: Imane Meziani, wiki