11
правок
Изменения
м
Нет описания правки
В случае LogitBoost алгоритма мы на каждой итерации минимизируем логистическую функцию потерь: $-\log(1 + e^{-2y_iH_i})$, где $y_i$ {{---}} значение, $H_i$ {{---}} построенный классификатор.
Рассмотрим алгоритм сразу для классификации на несколько классов: пусть у нас есть $m$ объектов-векторов размера $p$ и $J$ классов. Заведем матрицу, в которой элемент $w_{ij} ${{---}} вес $i-$го объекта $j-$го класса. Изначально $w_{ij} = \frac{1}{m}, \; F_j(x) = 0, \; p_j(x) = 0$.
=== Алгоритм ===
