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「スパース性に基づく機械学習」サポートページ

目次

  1. はじめに
  2. データからの学習
  3. スパース性の導入
  4. ノイズなしL1ノルム最小化の理論
  5. ノイズありL1ノルム最小化の理論
  6. L1ノルム正則化のための最適化法
  7. グループL1ノルム正則化に基づく機械学習
  8. トレースノルム正則化に基づく機械学習
  9. 重複型スパース正則化
  10. アトミックノルム
  11. おわりに

プログラム

本書で用いた実験のMATLABソースコードを公開します.

過学習(2章)

 plot_overfitting

図2.3

人工データ実験(3章)

  1. はじめにスパース正則化のための双対拡張ラグランジュ(DAL)法のツールボックスをダウンロードして下さい.
  2. ツールボックスのパスを追加して下さい.
addpath /path/to/dal/matlab
  1. 実行します.
exp_ksubset_correlated
  1. 結果 図3.4
  2. 係数ベクトルを可視化するにはexp_ksubset_correlated.mの9行目を
visualize_weights = 1;

としてから実行して下さい.

図3.5

相転移と統計的次元(4章)

 exp_lininvl1

図4.3(b)

lassoの統計的性能(5章)

  1. スパース正則化のための双対拡張ラグランジュ(DAL)法のツールボックスをダウンロードし,パスを追加して下さい(3章を参照).
  2. 実行します.
exp_lasso_scaling
  1. 結果

図5.3

最適化アルゴリズムの比較(6章)

フランク・ウォルフェ法(10章)

ロバスト主成分を用いた前景抽出(10章)

  1. データ (Hall of a business building) をシンガポール科学技術研究庁インフォコム研究所 (I2R) のページからダウンロード
  2. hall.zipを展開し,datasets/hall/以下に置きます.
  3. 実行します.
exp_hall
  1. 結果

図10.5

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