Fugu-MT 論文翻訳(概要): Optimal AdaBoost Converges

論文の概要: Optimal AdaBoost Converges

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.07808v3
Date: Tue, 18 Oct 2022 03:47:02 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-10-23 20:17:27.263493
Title: Optimal AdaBoost Converges
Title（参考訳）: 最適AdaBoost収束
Authors: Conor Snedeker
Abstract要約: 次の研究は、AdaBoost機械学習アルゴリズムの収束性に関する公式な証明の事前版である。 AdaBoostの分類器とマージンは、数十年の研究と一致する値にどのように収束するかを示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: The following work is a preprint collection of formal proofs regarding the convergence properties of the AdaBoost machine learning algorithm's classifier and margins. Various math and computer science papers have been written regarding conjectures and special cases of these convergence properties. Furthermore, the margins of AdaBoost feature prominently in the research surrounding the algorithm. At the zenith of this paper we present how AdaBoost's classifier and margins converge on a value that agrees with decades of research. After this, we show how various quantities associated with the combined classifier converge.
Abstract（参考訳）: 以下の研究は、adaboost機械学習アルゴリズムの分類器とマージンの収束特性に関する形式的証明のプレプリントコレクションである。様々な数学や計算機科学の論文が、これらの収束特性の予想や特別な場合について書かれている。さらに、アルゴリズムを取り巻く研究において、AdaBoostのマージンは顕著である。本稿では、AdaBoostの分類器とマージンが数十年の研究と一致する値にどのように収束するかを示す。この後,複合分類器に関連付けられた様々な量がどのように収束するかを示す。

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