群衆の英知もしくは狂気
アイザック・ニュートン卿は、自分が賢い 人間だと信じていた。微分積分学や重力理論 を発明(inventing)したのだから、金融投資(investing) ができるくらい賢いはずだよね？まぁとにかく、短く まとめると、1720年 に起こった南海泡沫事件という全世界 的な投機ブームで、彼は(現在の価値で)$4,600,000を失ったんだ。 後にニュートンはこう言った。 “私は天体の動きを計算することはできるが、 人々の狂気については計算できない” 彼のために勉強しよう これまで市場、制度、民主制全体は 何度もおかしくなってきた。— 群衆の狂気だ でも君が人間に失望していたときですら、 ハリケーンが起きれば、みんなで協力してきたし、 コミュニティは問題を解決してきた。人々はよりよい 世界のために戦ってきた。— 群衆の英知だ！ しかしなぜ 群衆は狂気に向かったり 賢くなったり するのだろうか。
RでL1 / L2正則化を実践する - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
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
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