Обсуждены идеи сокращения вычислительной сложности обучения и построения классификаторов древовидного типа с использованием усиления – подхода, позволяющего снизить ошибку алгоритма обучения, комбинируя классификаторы, вероятность ошибки которых хотя бы немного меньше 1/2. Наиболее распространенной версией алгоритма усиления является AdaBoost.
Известия вузов. Радиоэлектроника, 2010 г., вып 4, стр. 32-39.