采用重复加权增进搜索(Repeated Weighted Boosting Search)
基于树型正交前向选择方法的可调核函数模型 Tunable Kernel Model Based on Orthogonal Forward Selection with Tree Structure Search 张猛 付丽华 何婷婷 魏志成--维普资讯网 坏了模型的稀疏性。本文在OFS-LOO的框架下提出了一种新颖的树型算法。在选择核函数模型的每一项时,采用重复加权增进搜索（Repeated Weighted Boosting Search,RWBS）算法,同时保留RWBS得到的多个局部极值作为核函数参数的候选项。新方法试图找到传统OFS-LOO和全
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