38、基于信息准则的平滑提升与大间隔阈值集成在序数回归中的应用

基于信息准则的平滑提升与大间隔阈值集成在序数回归中的应用

在机器学习领域，提升算法和序数回归是两个重要的研究方向。本文将介绍基于信息准则的平滑提升算法以及大间隔阈值集成在序数回归中的应用，涉及算法原理、性能分析和实验结果等方面。

基于信息准则的平滑提升算法

• GiniBoost算法理论保证 ：GiniBoostfilt算法有一系列理论保证。在概率至少为 (1 - \delta) 的情况下：
  • 输出的最终假设 (h_{final}) 满足 (err_D(h_{final}) \leq \varepsilon)。
  • 算法在 (T = O (1/(\varepsilon\Delta))) 次迭代后终止。
  • 调用 (EX(f, D)) 的次数为 (O\left(\frac{\log \frac{1}{\delta} + \log \frac{1}{\varepsilon\Delta} + \log |W| + \log \log \frac{1}{\Delta}}{\varepsilon^2\Delta^2} \cdot \left(\log \frac{1}{\delta} + \log \frac{1}{\varepsilon\Delta}\right)\right))。
  • 空间复杂度为 (O\left(\frac{\log \frac{1}{\delta} + \log \frac{1}{\varepsilon\Delta} + \log |W| + \log \log \frac{1}{\Delta}}{\Delta}\right))，其中 (\