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2010 | OriginalPaper | Buchkapitel

Approximation Stability and Boosting

verfasst von : Wei Gao, Zhi-Hua Zhou

Erschienen in: Algorithmic Learning Theory

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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Stability has been explored to study the performance of learning algorithms in recent years and it has been shown that stability is sufficient for generalization and is sufficient and necessary for consistency of ERM in the general learning setting. Previous studies showed that AdaBoost has almost-everywhere uniform stability if the base learner has

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stability. The

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stability, however, is too restrictive and we show that AdaBoost becomes constant learner if the base learner is not real-valued learner. Considering that AdaBoost is mostly successful as a classification algorithm, stability analysis for AdaBoost when the base learner is not real-valued learner is an important yet unsolved problem. In this paper, we introduce the

approximation stability

and prove that approximation stability is sufficient for generalization, and sufficient and necessary for learnability of AERM in the general learning setting. We prove that AdaBoost has approximation stability and thus has good generalization, and an exponential bound for AdaBoost is provided.

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Metadaten
Titel
Approximation Stability and Boosting
verfasst von
Wei Gao
Zhi-Hua Zhou
Copyright-Jahr
2010
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-642-16108-7_9