文献紹介のスライドです。学部4年生〜修士課程1年生くらい向けです。1枚目に8本の文献リストを載せていますが、最初の3本しか説明していません。 - p. 26のωに対するFisher Vectorの式を修正したました (2014/01/14)
L1 / L2正則化と言えば機械学習まわりでは常識で、どんな本を見てもその数式による表現ぐらいは必ず載ってる*1わけですが、そう言えばあまり実務では真面目にL1 / L2正則化入れてないなと思ったのと、Rでやるなら普通どうするんだろう?と思ったので*2、もはや周回遅れみたいな感じではありますが備忘録的に実践してみようかと思います。 L1 / L2正則化って何だっけ ということで復習(自分の記憶が合っているかどうかの確認)。。。PRMLにも載ってる有名な図がありますが、あれの説明が直感的には最も分かりやすいかと思います。これは重み付けベクトルが2次元の場合、つまりとを求めるという問題を想定した図です。もうちょっと言えば2次元データに対する分類or回帰問題ということで。 基本的には分類器にせよ回帰モデルにせよ、学習データに対する誤差*3を定式化して、これを最小化するように(このケースでは2つの
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く