Archivo:Combining multiple classifiers.svg
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Resumen
Resumen
| Descripción |
English: This notebook illustrates one of the basic concepts in ensemble learning.
By combining classifiers that are trained on different subsets of the training data, it is possible to achieve superior classifier performance. The figure is adapted from an example published in:
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| Fecha | |
| Fuente | Trabajo propio |
| Autor | Smihael |
| Otras versiones | Slovene version |
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| Fecha y hora | Miniatura | Dimensiones | Usuario | Comentario | |
|---|---|---|---|---|---|
| actual | 19:55 11 feb 2024 | | 1080 × 736 (353 kB) | Smihael | =={{int:filedesc}}== {{Information |description={{en|1=This notebook illustrates one of the basic concepts in ensemble learning. By combining classifiers that are trained on different subsets of the training data, it is possible to achieve superior classifier performance. The figure is adapted from an example published in: * Robi Polikar. Ensemble based systems in decision making. Circuits and Systems Magazine, IEEE, 6(3):21–45, 2006. Link to the original publication: https://doi.org/10.110... |
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