回帰モデルにおけるL1正則化とL2正則化の効果 - old school magic
概要 回帰モデルとは、与えられた入力を用いて目標変数を予測するモデルです。 回帰モデルでは過学習を防ぐため、誤差関数(二乗誤差関数など)に次の式で表される正則化項を加えて最小化します。 この形の正則化項を用いる回帰をブリッジ回帰と呼びます。 特にの時をLasso回帰、の時をRidge回帰と呼びます。また、それぞれに用いられている正則加項をL1ノルム、L2ノルムと呼びます。 L1ノルムとL2ノルムの特徴を簡単にまとめると次のようになります。 L1ノルムはパラメータの一部を完全に0にするため、モデルの推定と変数選択を同時に行うことができる 特に次元数>>データ数の状況で強力 L2ノルムは微分可能であり解析的に解けるが、L1ノルムは 解析的に計算出来ない L1ノルムには様々な推定アルゴリズムが提案されている また、L1ノルムには 次元が標本数より大きい時、高々個の変数まて
Machine Learning’s ‘Amazing’ Ability to Predict Chaos | Quanta Magazine
Half a century ago, the pioneers of chaos theory discovered that the “butterfly effect” makes long-term prediction impossible. Even the smallest perturbation to a complex system (like the weather, the economy or just about anything else) can touch off a concatenation of events that leads to a dramatically divergent future. Unable to pin down the state of these systems precisely enough to predict h
多次元時系列の異常検知手法 sGMRFmix について /sGMRFmix - Speaker Deck
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Worldwide distribution of the DCDC2 READ1 regulatory element and its relationship with phoneme variation across languages
