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==Définition==
==Définition==
De l'acronyme Adaboost (''adaptive boosting''). méta-algorithme d'amplification introduit par Yoav Freund et Robert Schapire. Il peut être utilisé en association avec de nombreux autres types d'algorithmes d'apprentissage afin d'en améliorer les performances. Les sorties des autres algorithmes (appelés ''classeurs faibles'') sont combinées en une somme pondérée qui représente la sortie finale du classeur amplifié. L'amplification est adaptative dans le sens où les classeurs faibles subséquents sont ajustés en faveur des échantillons mal classés par les classeurs précédents.
De ''adaptive boosting'', méta-algorithme d'amplification introduit par Yoav Freund et Robert Schapire. Il peut être utilisé en association avec de nombreux autres types d''''[[Algorithme d'apprentissage|algorithmes d'apprentissage]]''' afin d'en améliorer les '''[[Performance|performances]]'''. Les sorties des autres algorithmes (appelés ''classificateurs faibles'') sont combinées en une somme pondérée qui représente la sortie finale du classificateur amplifié. L'amplification est adaptative dans le sens où les classificateurs faibles subséquents sont ajustés en faveur des échantillons mal classés par les classificateurs précédents.


==Français==
==Français==
'''amplification adaptative'''  <small>loc. nom. fém.</small>
'''amplification adaptative'''   


'''algorithme AdaBoost'''  <small>loc.nom. masc.</small>
'''algorithme AdaBoost'''   


'''AdaBoost'''  nom propre
'''AdaBoost'''  <small>nom propre</small>


==Anglais==
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* [https://fr.wikipedia.org/wiki/AdaBoost Source : Wikipedia, ''AdaBoost'']


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[https://fr.wikipedia.org/wiki/AdaBoost ''Source : Wikipedia, ''AdaBoost'']
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Version du 6 avril 2021 à 14:54

Définition

De adaptive boosting, méta-algorithme d'amplification introduit par Yoav Freund et Robert Schapire. Il peut être utilisé en association avec de nombreux autres types d'algorithmes d'apprentissage afin d'en améliorer les performances. Les sorties des autres algorithmes (appelés classificateurs faibles) sont combinées en une somme pondérée qui représente la sortie finale du classificateur amplifié. L'amplification est adaptative dans le sens où les classificateurs faibles subséquents sont ajustés en faveur des échantillons mal classés par les classificateurs précédents.

Français

amplification adaptative

algorithme AdaBoost

AdaBoost nom propre

Anglais

Adaboost




Contributeurs: Jacques Barolet, wiki