Boosting 简单介绍

时间:2022-11-06 19:12:38

前面介绍了Adaboost,知道了Adaboost是损失函数为指数函数的Boosting算法。那么Boosting还包括了以下几个:

损失函数名称 损失函数 算法
平方差(Squared error) $\frac{1}{2}(y_i-f(x_i))^{2}$ L2 Boosting
绝对值差(Absolute error) $\left | y_i-f(x_i) \right |$ Gradient Boosting
指数损失(Exponential loss) $exp(-\widetilde{y_i}f(x_i))$ Adaboost
对数损失(Log loss) $log(1+exp(-\widetilde{y_i}f(x_i)))$ LogitBoost

其中:

$f(x)=w_0+\sum_{m=1}^{M}w_m\phi (x)$

$\widetilde{y_i}\in \{-1, +1\}$

$y_i \in \{0, +1\}$

除了Adaboost外,其余三个还没学习。写在这里以备后续了解boosting算法。

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