魚でもわかるRandom Projection | さかな前線
いきなり始まった「魚でもわかる」シリーズ． 今回は情報科学系の方向け． 次元削減のいち手法である「Random Projection」を簡単に紹介します． 具体的にやってること，できることはものっそ簡単で，こないだBoostアドベ記事を書き上げてから寝付けなかったのでふと思い立って取り組んでみたら一発ですごいちゃんとできたのでブログにまとめるに至った次第(そしてその日はそのまま寝付けずに昼間死ぬかと思ったという)． 最初に知ったのはMIRU2011という，夏にあった学会でとある論文を読んだ時． もちろんわかってると思いますが，ツッコミ待ちです！！ 次元削減とは 機械学習やデータ処理あたりの用語で，高次元データをその情報をなるべく保ったまま低次元に変換するタスクやその技術を指します． 具体的な手法として主成分分析(PCA)や特異値分解(SVD)あたりはこの分野の院生クラスなら必須教養レベルっ
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ランダムプロジェクションとスパースネス 鈴木 大慈 東京大学情報理工学系研究科東京大学情報理工学系研究科 数理情報学専攻 2010/7/16→7/26 1 • Compressed Sensing (CS) - encoding – ランダムプロジェクション – Johnson–Lindenstrauss Lemma– Johnson–Lindenstrauss Lemma • Lasso & Dantzig Selector – decoding [Candes, Romberg, and Tao: Robust uncertainty principles: Exact signal reconstruction from highly incomplete frequency information. IEEE Trans. on Information Theory, 52(2)
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