AdaBoost
O AdaBoost é um algoritmo de aprendizado de máquina, inventado por Yoav Freund e Robert Schapire. É um algoritmo meta-heurístico, e pode ser utilizado para aumentar a performance de outros algoritmos de aprendizagem.
Imagem: Fschwarzentruber · BY-SA · Openverse
O AdaBoost chama um classificador fraco repetidamente em iterações t = 1 , … , T {\displaystyle t=1,\ldots ,T} . Para cada chamada a distribuição de pesos D t {\displaystyle D_{t}} é atualizada para indicar a importância do exemplo no conjunto de dados usado para classificação. A cada iteração os pesos de cada exemplo classificado incorretamente é aumentado (ou alternativamente, os pesos classificados corretamente são decrementados), para que então o novo classificador trabalhe em mais exemplos.
