Boosting: 편집 역사

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2024년 12월 1일 (일)

  • 최신이전 08:572024년 12월 1일 (일) 08:57‎ Prairie 토론 기여‎ 4,332 바이트 +4,332‎ Created page with "'''Boosting''' is an ensemble learning technique in machine learning that focuses on improving the performance of weak learners (models that perform slightly better than random guessing) by sequentially training them on the mistakes made by previous models. Boosting reduces bias and variance, making it effective for building accurate and robust predictive models. ==Overview== The key idea behind boosting is to combine multiple weak learners into a single strong learner...." 태그: 시각 편집
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