【24h】

Localized Boosting

机译:局部提升

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摘要

We introduce and analyze LocBoost, a new boosting algorithm, which leads to the incremental construction of a mixture of experts type architecture. We provide upper bounds on the expected loss of such models in terms of the smoothness properties of the gating functions appearing in the mixture of experts model. Furthermore, an incremental algorithm is proposed for the construction of the classifier, based on a maximum-likelihood approach and the EM algorithm. Preliminary numerical results appear to be promising.
机译:我们介绍并分析LocBoost,这是一种新的提升算法,它导致专家类型体系结构的混合体的增量构建。根据专家模型混合中出现的门函数的平滑特性,我们为此类模型的预期损失提供了上限。此外,基于最大似然法和EM算法,提出了一种用于构造分类器的增量算法。初步的数值结果似乎是有希望的。

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