Алгоритм AnyBoost

Материал из MachineLearning.

Перейти к: навигация, поиск
Данная статья является непроверенным учебным заданием.
Студент: Участник:Mordasova
Преподаватель: Участник:Константин Воронцов
Срок: 10 февраля 2010

До указанного срока статья не должна редактироваться другими участниками проекта MachineLearning.ru. По его окончании любой участник вправе исправить данную статью по своему усмотрению и удалить данное предупреждение, выводимое с помощью шаблона {{Задание}}.

См. также методические указания по использованию Ресурса MachineLearning.ru в учебном процессе.


Алгоритм AnyBoost - класс алгоритмов, представляющих бустинг как процесс градиентного спуска в функциональном пространстве с использованием выпуклой функции потерь. В класс AnyBoost входят практически все алгоритмы бустинга как частные случаи.

Содержание

Описание алгоритма

Алгоритм AnyBoost

Дано:

  • Пространство внутренних результирующих функций \chi, содержащее отображения из множества X в множество Y.
  • Класс базовых классификаторов F\subseteq\chi
  • Дифференцируемый функционал стоимости C: \mathrm{lin}(F)\to\mathbb{R}

См. также

Литература

  1. Mason L., Baxter J., Bartlett P., Frean M. Boosting algorithms as gradient descent. — Advances in Neural Information Processing Systems. — MIT Press, 2000. — T. 12. — 512--518 с.

Ссылки

Источник — «http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=%D0%90%D0%BB%D0%B3%D0%BE%D1%80%D0%B8%D1%82%D0%BC_AnyBoost»
Личные инструменты