前向分步算法(forward stagewise algorithm)

算法： 输入：训练数据集 T={(x1,y1),(x2,y2),⋯,(xN,yN)} ；损失函数 L(y,f(x)) ；基函数集 {b(x;γ)} ； 输出：加法模型 f(x) . (1) 初始化 f0(x)=0 (2) 对 m=1,2,⋯,M (a) 极小化损失函数web (βm,γm)=argminβ,γ∑i=1NL(yi,fm−1(xi)+βb(xi;γ)) 获得参数 βm,γm (b) 更

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