| French |
| has gloss | fra: Adaboost (ou adaptative boosting) est une méthode de boosting (intelligence artificielle, apprentissage automatique) introduite par Yoav Freund et Robert Schapire. Ce fut l'une des premières méthodes pleinement fonctionnelles permettant de mettre en œuvre le principe de boosting. |
| lexicalization | fra: AdaBoost |
| Polish |
| has gloss | pol: AdaBoost – podstawowy algorytm do boostingu, metoda dzięki której z dużej liczby słabych klasyfikatorów można otrzymać jeden lepszy. Autorami algorytmu są Yoav Freund i Robert Schapire. |
| lexicalization | pol: AdaBoost |
| Russian |
| has gloss | rus: AdaBoost (сокращение от Adaptive Boosting) — алгоритм машинного обучения, сформулированный Йоавом Фройндом ( ) и Робертом Шапиром ( ). Этот алгоритм может использоваться в сочетании со многими другими алгоритмами обучения для улучшения их эффективности. AdaBoost является адаптивным в том смысле, что каждый следующий классификатор строится по объектам, неверно классифицированным предыдущими классификаторами. AdaBoost чувствителен к шуму в данных и выбросам. Однако он менее подвержен переобучению, чем многие другие алгоритмы обучения. |
| lexicalization | rus: AdaBoost |