LogitBoost - LogitBoost

v strojové učení a teorie výpočetního učení, LogitBoost je posílení algoritmus formulovaný Jerome Friedman, Trevor Hastie, a Robert Tibshirani. Originální papír vrhá AdaBoost algoritmus do statistického rámce.^[1] Konkrétně, pokud se uvažuje AdaBoost jako generalizovaný aditivní model a poté použije nákladovou funkci logistická regrese, lze odvodit algoritmus LogitBoost.

Minimalizace nákladové funkce LogitBoost

LogitBoost lze považovat za konvexní optimalizace. Konkrétně vzhledem k tomu, že hledáme aditivní model formuláře

${displaystyle f = součet _ {t} alfa _ {t} h_ {t}}$

algoritmus LogitBoost minimalizuje logistická ztráta:

${displaystyle sum _ {i} log left (1 + e ^ {- y_ {i} f (x_ {i})} ight)}$

Viz také

• Zvyšování gradientu
• Strom logistických modelů

Reference

Tento umělá inteligence související článek je a pahýl. Wikipedii můžete pomoci pomocí rozšiřovat to.