Generalized Lassoの使い方

MACHINE LEARNING Meetup KANSAI #4の発表資料 by 増井

Transcript

2. 自己紹介 名前: 増井　隆治（ますい　りゅうじ） 出身: 三重県 好きなもの: 音楽 (聴くのも, 演奏するのも) おいしいお酒 略歴: 鈴鹿高専 -> 京大工学部編入 -> 京大大学院卒業 -> ハカルスに4月から入社 （ハカルスでのアルバイト3年, 実はCTOより古参。）
3. スパースモデリングってなんだ？ スパースモデリング 一見複雑そうな データ 少数の原因が絡み 合っている データから本質を抽出するのがスパースモデリング
4. LassoとGeneralized Lasso 一見複雑そうな データ 少数の原因 つまり, ほとんどの要 素はゼロ Lasso Generalized Lasso
5. Generalized LassoのDはどうやって設計するか 1. Dが単位行列ならLassoと同じ 2. Fused Lasso 3. Trend Filtering xの要素方向の1階微分(差分)を 小さくしたい。 隣り合う要素は同じ値になりやすい xの要素方向の2階微分(差分)を 小さくしたい。 両隣の要素を結んだ直線上になりやすい
6. Generalized Lassoを使う〜１ Fused Lasso Trend Filtering
7. Generalized Lassoを使う〜２ 関節の曲がりぐあいを計算したい！ 骨でない部分(筋肉)も 白く写ってしまっている 骨は連続に出現するはずなので, Fused Lassoを使って薄白い部分を消せないか？ 骨が抽出できたら, Trend Filteringを使って 折れ線で近似できないか？
8. Generalized Lassoを使う〜３ Fused Lasso Trend Filtering
9. さいごに • Generalized Lassoは他にもいろいろな使い方があります • スパースモデリングはLasso以外にもいろんな手法があります • スパースモデリングに興味がでてきた人は気軽に話しかけてください！ ハカルスではspm-imageというスパースモデリングのPythonライブラリを公開していま す。 https://github.com/hacarus/spm-image Generalized Lassoもすぐ使えるので今すぐpip installしましょう。 今日の話で使用したコードはGoogle Colaboratoryで共有しています。 https://colab.research.google.com/drive/1PDLLAzSJXBJiqI85TCDF3yvReHbZQ5fL