Boosting: Aprendendo com Seus Erros

Modelos clássicos construídos com as matemáticas que você já conhece

A maioria dos modelos tem uma chance de treinar: ajustar, congelar, torcer. Boosting se recusa a parar aí. Em vez de treinar um modelo e parar, ele treina um revezamento inteiro de modelos fracos, um após o outro, e cada novo é mirado direto no que o revezamento até aqui ainda erra.

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