Le boosting du gradient est une technique d'apprentissage machine dédiée aux problèmes de classification et de régression.
Le boosting du gradient s'appuie sur des méthodes de boosting qu'il généralise grâce à la possibilité d'optimiser une fonction de coût différentiable et arbitraire.
Le boosting du gradient est un type de boosting d’apprentissage.
Le boosting du gradient repose sur la prédiction que le prochain modèle réduira les erreurs de prédiction lorsqu’il sera mélangé avec les précédents en établissant des résultats cibles pour ce prochain modèle afin de minimiser les erreurs.
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