近年,機械学習の研究分野において,ブースティングと呼ばれるアルゴリズムが注目を集めています.アルゴリズムと書きましたが,正確には教師あり学習を実行するための機械学習のメタアルゴリズムであります.すなわち,一般の(任意の)機械学習アルゴリズムをもっと賢く実行するためのフレームワークと言えます.弱い学習機をまとめて,重みを付けてその結果を足し合わせることで,強い学習機を生成することを目指します. 核となる機械学習アルゴリズムに何を用いるかは,制限されておりません.弱い分類器は,学習の正確さ(あるいは汎用性?)に基づいて,重み付けされます.「分類器をいくつも作成する」と言っても,どう作成するのかが分からないと思いますが,実際には,元のデータに重み付けをし直して(何度も重みづけを行い),それにより共通の機械学習アルゴリズムで学習し,複数の分類器を作ります.一般には,誤分類される例(サンプル)は重み
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