Алгоритм AnyBoost

Материал из MachineLearning.

(Различия между версиями)
Перейти к: навигация, поиск
(викификация, оформление)
м (→Описание алгоритма)
Строка 4: Строка 4:
==Описание алгоритма==
==Описание алгоритма==
'''Алгоритм AnyBoost'''
'''Алгоритм AnyBoost'''
 +
'''Дано''':
'''Дано''':
* Пространство внутренних результирующих функций <tex>\chi</tex>, содержащее отображения из множества <tex>X</tex> в множество <tex>Y</tex>.
* Пространство внутренних результирующих функций <tex>\chi</tex>, содержащее отображения из множества <tex>X</tex> в множество <tex>Y</tex>.

Версия 13:43, 4 февраля 2010

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

Ссылки

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