【摘 要】
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梯度提升机(GBM)是一种重要且被广泛应用的监督学习算法,它结合弱学习器迭代生成一个强大的预测模型,提高单一弱学习器的性能.随机梯度提升机(RGBM)通过随机选取弱学习器的子集以减少计算成本,但只可在损失函数可微时训练数据.文章基于邻近点算法提出一种新算法——随机邻近提升机,该算法既适用于可微损失函数,也适用于不可微损失函数,与随机梯度提升机相比更具普适性.在真实数据集上的数值实验表明新算法有效且具有明显的优势.
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梯度提升机(GBM)是一种重要且被广泛应用的监督学习算法,它结合弱学习器迭代生成一个强大的预测模型,提高单一弱学习器的性能.随机梯度提升机(RGBM)通过随机选取弱学习器的子集以减少计算成本,但只可在损失函数可微时训练数据.文章基于邻近点算法提出一种新算法——随机邻近提升机,该算法既适用于可微损失函数,也适用于不可微损失函数,与随机梯度提升机相比更具普适性.在真实数据集上的数值实验表明新算法有效且具有明显的优势.
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