AdaBoost: Décis de décision

Cette séance de cours couvre l'algorithme AdaBoost avec des souches de décision, se concentrant sur un problème binaire de 2 classes. Il explique les règles d'erreur et de mise à jour de poids d'AdaBoost, la sélection des souches de décision, et pourquoi deux souches sont insuffisantes pour une classification parfaite. Les solutions aux exercices consistent à choisir les meilleures souches de décision en fonction des poids et des points mal classés. De plus, il traite de la combinaison linéaire d'apprenants faibles dans AdaBoost et de la nécessité d'un terme de partialité pour parvenir à une classification parfaite. La séance de cours explore également le concept de classificateurs faibles et l'importance de choisir le modèle approprié pour les problèmes de classification.