التعزيز[1] في تعلم الآلةخوارزمية وصفية مجمعة لتقليل التحيز في المقام الأول، وكذلك التباين [2] في التعلم المراقب ، ومجموعة من خوارزميات تعلم الآلة التي تحول المتعلمين الضعفاء إلى متعلمين أقوياء.[3] يعتمد التعزيز على السؤال الذي طرحه كِرنز وفاليانت (1988، 1989):[4][5] «أيمكن لمجموعة من المتعلمين الضعفاء إنشاء متعلم واحد قوي؟» يُعرف المتعلم الضعيف بأنه مصنف يرتبط ارتباطًا طفيفًا بالتصنيف الحقيقي فقط (يمكنه تصنيف الأمثلة أفضل من التخمين العشوائي). وعلى النقيض من ذلك، فإن المتعلم القوي هو مُصنف يرتبط ارتباطًا جيدًا عشوائيًا بالتصنيف الحقيقي.
^Zhou Zhi-Hua (2012). Ensemble Methods: Foundations and Algorithms. Chapman and Hall/CRC. ص. 23. ISBN:978-1439830031. The term boosting refers to a family of algorithms that are able to convert weak learners to strong learners
