保護中: スパース性とL1ノルムの導入 機械学習:Machine Learning Twitter Facebook はてブ Pocket LINE コピー 2024.03.20 2021.08.08 このコンテンツはパスワードで保護されています。閲覧するには以下にパスワードを入力してください。 パスワード: {{#message}}{{{message}}}{{/message}}{{^message}}送信は失敗しました。 サーバーから「{{status_text}}」というレスポンスがありました（コード: {{status_code}}）。 このフォーム処理機能の開発者に連絡して、このメッセージを改善してください。 さらに詳しく{{/message}}{{#message}}{{{message}}}{{/message}}{{^message}}送信は成功したようです。 サーバーのレスポンスが OK でも、送信が処理されていない場合があります。 このフォーム処理機能の開発者に連絡して、このメッセージを改善してください。 さらに詳しく{{/message}}送信しています…
コメント
[…] スパース性に基づく機械学習(3) スパース性とL1ノルムの導入 […]
[…] 今回はスパース性学習の基本となる機械学習の基礎とノルムについて述べた、次回はスパース性とL1ノルムの導入について述べる。 […]
[…] 機械学習プロフェッショナルシリーズ「スパース性に基づく機械学習」より。前回はスパース性とL1ノルムの導入について述べた。今回はノイズなしL1ノルム最小化の理論について、具体的な適用として、使用数の観測から線型方程式を満たすスパースな解を求める問題について述べる。 […]