L1正則化について - DO++

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rishida 正則化

機械学習

2013/06/13 リンク

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L1正則化について - DO++

先日L1正則化についての話をしてきました。 [ppt] [pdf] ちょっと専門的な話ですが、L1正則化はパラメー... 先日L1正則化についての話をしてきました。 [ppt] [pdf] ちょっと専門的な話ですが、L1正則化はパラメータ推定のときにパラメータw∈R^m に対し|w|_1 = |w_1| + |w_2| + ...+|w_m| のペナルティをかけるもので、機械学習だけでなく、compressed sensingやらいろいろな分野で出てくる手法です。 L1正則化を使うと、殆どのパラメータが0になりコンパクトな学習結果モデルが得られる上に、ノイズが大きい場合にはそれらを無視することができます（L2の場合はrepresenter theoremより、重みベクトルは訓練ベクトルの線形和としてしか表せないので、要らない素性の重みを0にするようなことは難しくなります）さて、上の発表で話した中で今面白いのはL1-ball projectionという技術です。 "Efficient Projections

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