之前，我在部落格中提到了提公升法，它按次序在重新加權的訓練例項上應用分類演算法，然後採納這些模型輸出的加權多數票。
作為優化的強大方法，提公升法事實上還可以理解為一種加性回歸的方法，按逐步遞加的方式來擬合乙個加性模型
∑ mh
m(x)
\sum_h_(x)
∑mhm
(x)。
當我們去得到我們的最終模型時，先從h1(
x)=β
1b(x
;α1)
h_(x)=\beta_b(x;\alpha_)
h1(x)
=β1
b(x;
α1)
,即先得到當前模型的最優引數β1,
α1
\beta_,\alpha_
β1,α1
,然後使用貪心逐步向前法，每次迭代中確定一組引數
β m,
αm
\beta_,\alpha_
βm,αm
,即按βm,
αm
\beta_,\alpha_
βm,αm
，m=1,2,3,…m依次確定m組引數，得到最終的加性模型的解
h m(
x)=∑
m=1m
hm(x
)=∑m
=1mβ
mb(x
;αm)
h_(x)=\sum_^h_m(x)=\sum_^\beta_b(x;\alpha_)
hm(x)
=∑m=
1mh
m(x
)=∑m
=1m
βmb
(x;α
m)
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