Вопросы к Поиску с Алисой

Примеры ответов Поиска с Алисой
Главная / Наука и образование / Почему алгоритм AdaBoost может быть уязвим к равномерно распределенному шуму?
Вопрос для Поиска с Алисой
4 июня

Почему алгоритм AdaBoost может быть уязвим к равномерно распределенному шуму?

Алиса
На основе источников, возможны неточности

Алгоритм AdaBoost может быть уязвим к равномерно распределённому шуму из-за особенностей экспоненциальной функции потерь. www.machinelearning.ru web.archive.org

Эта функция слишком сильно увеличивает веса наиболее трудных объектов, на которых ошибаются многие базовые алгоритмы. web.archive.org Однако именно эти объекты чаще всего оказываются шумовыми выбросами. web.archive.org В результате AdaBoost начинает настраиваться на шум, что ведёт к переобучению. web.archive.org

Чтобы снизить чувствительность к шуму, можно применять надёжные слабые обучающиеся или методы предварительной обработки данных. www.mql5.com Ещё один способ — удалять из обучающей выборки объекты с очень большими по модулю отрицательными отступами и запускать итерации заново. www.machinelearning.ru

Примеры полезных ответов Поиска с Алисой на вопросы из разных сфер. Вопросы сгенерированы нейросетью YandexGPT для актуальных тем, которые определяются на базе обобщённых запросов к Поиску с Алисой.
Задать новый вопрос
Задайте вопрос...
…и сразу получите ответ в Поиске с Алисой
Войдите, чтобы поставить лайк
С Яндекс ID это займёт пару секунд
Войти
Fri Aug 15 2025 16:41:06 GMT+0300 (Moscow Standard Time)