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タグアーカイブ: 正則化
Lassoの最適化アルゴリズムの考察
こんにちは。 前回の最後に、 – Coordinate descent(座標降下法) – ISTA (メジャライザー最小化) – FISTA (高速化) の3つの最適化方法を紹介しまし […]
Lassoの進化、Group Lassoとは
こんにちは。 Lassoでスパース、スパースと言ってましたが実際はスパース推定という言葉がよく使われます。これについての説明を軽くしてからGroup lassoの紹介をします。 スパース推定とは スパースは” […]
Lassoを数式から実装まで(理論編)
こんにちは。 その1でラッソの概要と大きな特徴であるスパース性を確認しました。 今回からはラッソ実装に向けて数学を頑張りましょう。 Notationのについて Obj (objective function) OLS ( […]
Lassoはなんでスパース?
こんにちは。 素人にfish_shellは無理でした。kzです。 リッジが終わりましたね。ついに来ました ラッソ 最近色々ラッソについて調べていたんですが、微分不可能な関数の最適化ってやっぱ難しいですね。機械学習において […]
Ridgeを数式から実装まで(理論)
こんにちは。 料理にはまっているkzです。 本日はリッジ回帰行きましょう。次回実装します。? Ridge Regression 過学習を防ごうということで導入された正則化回帰の一例。 – 正則化項を使用した回 […]
線形回帰とRidge回帰を数式からやる(理論編)
こんにちは。 正則化パート2ですね。前回の最後に Ridge Regression (Tikhonov regularization) Lasso Regression を例に出しました。今回はこれらを用いて正則化につい […]
過学習を防ぐトリック、正則化とは
こんにちは。 少し前に標準化・正規化についてお話ししました。これらは勾配法による学習の際に学習速度が速くなるというメリットがありました。では今回は 正則化とはなんぞや 名前が似てますね、ということは 勾配法に関係あり?学 […]