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前向分步演算法(forward stagewise algorithm)

阿新 • • 發佈：2019-01-27

演算法：

輸入：訓練資料集 T={(x1,y1),(x2,y2),⋯,(xN,yN)}；損失函式 L(y,f(x)) ；基函式集 {b(x;γ)}；
輸出：加法模型 f(x) .
(1) 初始化 f0(x)=0
(2) 對 m=1,2,⋯,M
(a) 極小化損失函式

(βm,γm)=argminβ,γ∑i=1NL(yi,fm−1(xi)+βb(xi;γ))得到引數 βm,γm
(b) 更新fm(x)=fm−1(x)+βmb(x;γm) (3) 得到加法模型f(x)=fM(x)=∑m=1Mβmb(x;γm)

一點說明：

AdaBoost 演算法可以認為是模型為加法模型、損失函式為指數函式、學習演算法為前向分步演算法的二類分類學習方法。

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