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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: 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 : 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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Version du 2 février 2024 à 19:15
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.
Contributeurs: Claire Gorjux, Jacques Barolet, Julie Roy, Patrick Drouin, wiki
