2016年9月30日 更新

「パターン認識と機械学習」理解のための数学〜スパースモデリング(絶対値制約の最小二乗法)〜

今回は前回の最小二乗法の実装の続きで、スパースモデリングの実装方法についてご紹介します。

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このように頂点にぶつかります。つまり解は頂点になります。これは解がx成分が0となっていることを意味しているので、スパースなわけです。

このように二次元の図を書いてみると、絶対値の関数の場合スパースになりやすいことがわかります。

5. プログラム

今回用いたプログラムをのせておきます。解がスパースかどうかを判定するのが難しいので、高次元の場合もやってみる必要がありそうです。
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