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正則化項について
1.
3.1.4 正則化最小二乗法に入る前に 41 1章にて多項式フィッティングの過学習が紹介 訓練データにすべ て対応してるが真 の函数(緑線)は捉 えられてない
2.
3.1.4 正則化最小二乗法には入る前に 42 パラメータの次数が大きくなるのを防ぐ →罰則項をつける(正則化) 罰則項 こんな感じや
3.
3.1.4 正則化最小二乗法 正則化について議論 二乗誤差 に正則化項
を加える 43 誤差関数
4.
誤差関数を展開してwで微分 展開 wについて微分 (行列の微分はmatrix cookbookで) 上=0を解く 44
5.
実は疑似逆行列のランク補正している 非正規行列なので、逆行列が計算できない可能性がある 正則化で計算できるよう補正しているのだ 45 疑似逆行列
6.
より一般的な正則化項 一般的な正則化項の式 46 lasso ridge
7.
Lasso : Least
absolute shrinkage and selection operator lassoは, スパース(疎)な解が得られるという話がある スパースで何がうれしいのか? 毎回この図でてくるけど何なん? 47 lassoridge
8.
そろそろ理解したいぜ (M=2の時の図らしい) 青線 : 正則化されていない誤差関数の等高線 赤線で囲まれた領域
: 正則化項の制約条件を満たす領域 48 lassoridge 青と赤が満たすのが誤差最小化条件 ridge : lasso : 条件が減る = 次元が減る →特徴量も減る(変数選択) →モデル推定と変数選択を一括
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