アンサンブル手法

AdaBoostは、複数の弱い分類器を結合して強力な分類器を作ることで、モデルの精度を向上させる機械学習アルゴリズムです。

バギングは、複数のモデルを組み合わせることで精度を向上させる機械学習のアンサンブル手法です。

ブースティングは、弱い学習器を強い学習器に結合することでモデルの精度を向上させる機械学習の手法です。

Bootstrap aggregating、またはbaggingは、複数のモデルを組み合わせてモデルの精度を向上させる機械学習のアンサンブル手法です。

委員会マシンは、複数のニューラルネットワークを組み合わせて性能を向上させるアンサンブル学習モデルです。

Functional Gradient Boosting（関数勾配ブースティング）は、段階的にモデルを構築して予測精度を向上させる機械学習手法です。

勾配ブースティングは、予測精度を向上させるために逐次的にモデルを構築する機械学習手法です。