Алгоритм AnyBoost
Материал из MachineLearning.
(Различия между версиями)
м (→Описание алгоритма) |
(→Литература) |
||
| Строка 12: | Строка 12: | ||
==См. также== | ==См. также== | ||
==Литература== | ==Литература== | ||
| + | #{{книга | ||
| + | |автор = Mason L., Baxter J., Bartlett P., Frean M. | ||
| + | |заглавие = Boosting algorithms as gradient descent | ||
| + | |ссылка = http://www.cs.cmu.edu/Groups/NIPS/NIPS99/99papers-pub-on-web/Named/MasonBaxterBartlettFrean.ps | ||
| + | |издание = Advances in Neural Information Processing Systems | ||
| + | |издательство = MIT Press | ||
| + | |год = 2000 | ||
| + | |том = 12 | ||
| + | |страниц = 512--518 | ||
| + | }} | ||
| + | |||
==Ссылки== | ==Ссылки== | ||
[[Категория:Алгоритмические композиции]] | [[Категория:Алгоритмические композиции]] | ||
[[Категория:Методы голосования]] | [[Категория:Методы голосования]] | ||
Версия 14:12, 4 февраля 2010
| Данная статья является непроверенным учебным заданием.
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[убрать] |
Описание алгоритма
Алгоритм AnyBoost
Дано:
- Пространство внутренних результирующих функций
, содержащее отображения из множества
в множество
.
- Класс базовых классификаторов
- Дифференцируемый функционал стоимости
См. также
Литература
- 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.
