Abstract-We studie boosting algoritmer ur ett nytt perspektiv. Vi visar att Lagrange dubbla problem av l 1 norm legaliserade AdaBoost, LogitBoost och mjuk-marginal LPBoost med generaliserade gångjärn förlust är alla entropy maximization problem. Genom att titta på de dubbla problemen med dessa öka algoritmer, visar vi att framgången med att öka algoritmer kan förstås i termer av att upprätthålla en bättre marginalfördelning genom att maximera marginaler och samtidigt kontrollera marginalvariansen. Vi bevisar också teoretiskt att ungefär l 1 norm legaliserad AdaBoost maximerar medelmarginalen i stället för minimimarginalen. Dualitetsformuleringen gör det också möjligt för oss att utveckla kolumngenereringsbaserade optimeringsalgoritmer, som är helt korrigerande. Vi visar att de uppvisar nästan identiska klassificeringsresultat som standardstegvis additiv öka algoritmer men med mycket snabbare konvergens. Därför behövs färre svaga klassificeringar för att bygga ensemblen med hjälp av vår föreslagna optimeringsteknik.
REF tillämpade kolumngenerering för att öka med allmänna förlustfunktioner.
On the Dual Formulation of Boosting Algorithms
{'venue': None, 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}