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A new perspective on boosting in linear regression via subgradient optimization and relatives

Robert M. Freund · Paul Grigas · Rahul Mazumder刊期 2017-12-01 · 卷 45（6）The Annals of Statistics已编入正刊

从次梯度优化及相关方法重新理解线性回归中的提升算法AI 解读

We analyze boosting algorithms [Ann. Statist. 29 (2001) 1189–1232; Ann. Statist. 28 (2000) 337–407; Ann. Statist. 32 (2004) 407–499] in linear regression from a new perspective: that of modern first-order methods in convex optimization. We show that classic boosting algorithms in linear regression, namely the incremental forward stagewise algorithm ($\\text{FS}_{\\varepsilon}$) and least squares boosting [LS-BOOST$(\\varepsilon)$], can be viewed as subgradient descent to…

机器学习与 DML正则化与变量选择
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