Lock in $30 Savings on PRO—Offer Ends Soon! ⏳
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
高次元データに対するL1正則化の有効性
Search
Takayuki Uchiba
December 14, 2018
Technology
1
3.2k
高次元データに対するL1正則化の有効性
高次元データに対してよく用いられるL1正則化、特にLasso回帰の有効性について数理統計的にわかっている話を少しだけサマリーしました。
Takayuki Uchiba
December 14, 2018
Tweet
Share
More Decks by Takayuki Uchiba
See All by Takayuki Uchiba
statistician_ja_lt5.pdf
utaka233
0
680
縮小推定のはなし.pdf
utaka233
1
2.5k
Other Decks in Technology
See All in Technology
Digital omtanke på Internetdagarna 2025
axbom
PRO
0
150
Introduction to Bill One Development Engineer
sansan33
PRO
0
320
MySQL AIとMySQL Studioを使ってみよう
ikomachi226
0
120
私も懇親会は苦手でした ~苦手だからこそ懇親会を楽しむ方法~ / 20251127 Masaki Okuda
shift_evolve
PRO
4
480
Android Studio Otter の最新 Gemini 機能 / Latest Gemini features in Android Studio Otter
yanzm
0
510
都市スケールAR制作で気をつけること
segur
0
210
Introduction to Sansan, inc / Sansan Global Development Center, Inc.
sansan33
PRO
0
2.9k
TypeScript 6.0で非推奨化されるオプションたち
uhyo
15
5.7k
変わるもの、変わらないもの :OSSアーキテクチャで実現する持続可能なシステム
gree_tech
PRO
0
1.4k
プラットフォームエンジニアリングとは何であり、なぜプラットフォームエンジニアリングなのか
doublemarket
1
480
経営から紐解くデータマネジメント
pacocat
9
1.8k
あなたの知らないDateのひみつ / The Secret of "Date" You Haven't known #tqrk16
expajp
0
110
Featured
See All Featured
Building Adaptive Systems
keathley
44
2.8k
Easily Structure & Communicate Ideas using Wireframe
afnizarnur
194
17k
Build your cross-platform service in a week with App Engine
jlugia
234
18k
How to Create Impact in a Changing Tech Landscape [PerfNow 2023]
tammyeverts
55
3.1k
RailsConf 2023
tenderlove
30
1.3k
CoffeeScript is Beautiful & I Never Want to Write Plain JavaScript Again
sstephenson
162
15k
Building Applications with DynamoDB
mza
96
6.8k
Automating Front-end Workflow
addyosmani
1371
200k
Agile that works and the tools we love
rasmusluckow
331
21k
Understanding Cognitive Biases in Performance Measurement
bluesmoon
31
2.7k
Testing 201, or: Great Expectations
jmmastey
46
7.8k
The MySQL Ecosystem @ GitHub 2015
samlambert
251
13k
Transcript
ߴ࣍ݩσʔλʹର͢Δ-ਖ਼ଇԽͷ༗ޮੑ !VUBLB ػցֶशͷཧ"EWFOU$BMFOEBS
എܠ ߴ࣍ݩσʔλ ɾೖྗมͷݸEαϯϓϧαΠζO ɾྫɿηϯαʔσʔλ࣍ੈγʔέϯαʔʹΑΔήϊϜྻσʔλͳͲ ߴ࣍ݩσʔλʹ͓͚Δ༧ଌ ɾදྫઢܗճؼϞσϧɿ ɹɹɾฏۉଛࣦ࠷খԽਪఆྔɿਖ਼نํఔࣜͷղ ɹɹɹߴ࣍ݩσʔλͰɺਖ਼نํఔࣜͷղͷҰҙੑΛظͰ͖ͳ͍ɻ ɹɹɹͳͥͳΒɺਖ਼نํఔࣜͷղ͕ҰҙͰ͋ΔͨΊʹ ɹɹɹཁߦྻ͕GVMMSBOLͰ͋Δඞཁ͕͋Δɻͱ͜Ζ͕ɺ
ɹɹɹͳͷͰɺߴ࣍ݩσʔλͰҰൠʹΓཱͨͣແݶʹղΛڐ͠ಘΔɻ y = Xw + ϵ, ϵ ∼ N(0,σ2En ) XT Xw = XTy rankXT X = n rankXT X = rankX ̂ w = argmin 1 2n ||y − Xw||2 2 ˠ
ઢܗճؼϞσϧʹ͓͚Δ-ਖ਼ଇԽʢ-BTTPճؼʣ ߴ࣍ݩσʔλʹ͓͚ΔઢܗճؼϞσϧ ɾूஂϞσϧʹఆ͢ΔԾઆɿճؼ͕εύʔεϕΫτϧͰ͋Δͱ͍͏ظ ɾ-BTTPճؼɿ-ਖ਼ଇԽʹΑΔεύʔεਪఆ ɹɾฏۉ̎ଛࣦ࠷খԽΛҎԼͷΑ͏ʹमਖ਼͢Δɻ ɹɹ͜ΕɺҎԼͷΑ͏ͳ੍͖࠷దԽͱಉͰ͋Δɻ ɹɹతؔͷತੑ͔Βղଘࡏͯ͠ҰҙʹͳΔɻ ɹɹ͞Βʹɺ੍݅ͷܗ͔Βղ͕εύʔεϕΫτϧʹͳΔ͜ͱ͕ظͰ͖Δɻ ̂ w
= argmin 1 2n ||y − Xw||2 2 + λn ||w|| 1 min 1 2n ||y − Xw||2 2 s . t . ||w|| 1 ≤ C
հ͢Δఆཧ ఆཧɿ</FHBICBO3BWJLVNBS8BJOXSJHIU:V $PSPMMBSZ> ूஂ͕ઢܗճؼϞσϧͰɺಛʹճؼɹ͕Lεύʔεͱ͠·͢ɻ ·ͨɺೖྗมEྻͰಠཱʹඪ४ਖ਼نʹै͍ͬͯΔͱ͠·͠ΐ͏ɻ͍· αΠζOͷඪຊΛऔͬͨ࣌ɺ ΛΈͨ͢ेେ͖ͳਖ਼ͷD͕͋Δͱ͠·͢ɻ͜ͷͱ͖ɺਖ਼ଇԽύϥϝʔλΛ ΛΈͨ͢Α͏ʹͱΕ-BTTPճؼʹΑͬͯಘΒΕΔϕΫτϧɹগͳ͘ͱ֬ ͰҎԼͷධՁΛΈͨ͢ɻ͜͜Ͱɺ$ఆͱ͢Δɻ
w* ̂ w n ≥ ck log(d) λn ≥ 8σ log(d)/n 1 − 1/d − O(exp(−n/2)) || ̂ w − w*||2 2 ≤ C kσ2 log(d) n
հ͢Δఆཧͷओு ཁ͢Δʹɺ ɾूஂ͕ઢܗճؼϞσϧͰճؼ͕ेʹεύʔεϕΫτϧͰ͋Δɻ ɾೖྗۭ͕ؒेʹߴ࣍ݩʹͳ͍ͬͯΔɻ ͷͰ͋Εɺेʹେ͖ͳਖ਼ଇԽύϥϝʔλΛΈͨ͢Α͏ʹͱΔ͜ͱͰɺ-BTTP ճؼͷਪఆྔͷฏۉޡࠩ ɾ࣍ݩʹରͯ͠ରతʹ͔͠ґଘ͠ͳ͍ɻʢ࣍ݩͷґଘ͕͍ʂʣ ɾճؼͷεύʔεੑɺޡࠩͷࢄɺαϯϓϧαΠζʹઢܗʹґଘ͢Δɻ ͱ͍͏ධՁΛ༩͍͑ͯΔɻ
ূ໌ͷͨΊͷ४උ Ωʔϫʔυɿ੍ݶڧತੑ 34$DPOEJUJPO αΠζɹɹͷߦྻ9ʹରͯ͠ɺू߹$ S Λ࣍ͷΑ͏ʹఆٛ͠·͢ɻ ਖ਼ͷఆɹ͕ଘࡏͯ͠ɺҙͷ$ S ͷݩ϶ʹରͯ͠ҎԼͷෆࣜ
ཱ͕͢Δͱ͖ɺߦྻ9$ S ʹ੍ؔͯ͠ݶڧತੑΛΈͨ͢ͱݴ͍·͢ɻ n × d C(r) = { Δ ∈ ℝd ∣ Δ ≠ 0, ||Δ|| 1 ||Δ|| 2 ≤ r } 1 n ||XΔ||2 2 ≥ κ||Δ||2 2 κ
੍ݶڧತੑͷͱͰͷ-BTTPਪఆྔͷྑ͞ ิɿ</FHBICBO3BWJLVNBS8BJOXSJHIU:V 5IFPSFN> ूஂʹର͢ΔԾఆɺఆཧͱ·ͬͨ͘ಉ͡Ͱ͋Δͱ͢Δɻ͠ਖ਼ͷఆD Λͱͬͯɺߦྻ9͕ू߹ɹɹɹɹɹɹɹʹରͯ͠ఆɹͰڧತੑΛ࣋ͭͱ͢Δɻ ͜ͷͱ͖ɺҙͷਖ਼ͷLʹରͯ͠ Ͱ͋Εɺਖ਼ଇԽύϥϝʔλ͕ɹɹɹɹɹɹɹɹͷ-BTTPճؼʹΑͬͯಘΒΕΔ ਪఆྔҎԼͷධՁΛຬͨ͠·͢ɻ C(8
n/(c log d)) κ n ≥ ck log(d) λn ≥ 2||XTϵ|| ∞ /n || ̂ w − w*||2 2 ≤ 9kλn κ2 ͜ͷධՁͩͱ͋·Γخ͕͠͞Θ͔Βͳ͍ɻ
ศརͳෆࣜ ิɿ<3BTLVUUJ8BJOXSJHIU:V 1SPQPTJUJPO> αΠζɹɹͷߦྻ9ͷ֤ߦ͕ಠཱʹଟมྔਖ਼ن/ Є ʹैͬͯಘΒΕΔͱ͖ ਖ਼ͷఆD D`͕ଘࡏͯ͠ɺҙͷE࣍ݩϕΫτϧWʹରͯ͠গͳ͘ͱ֬
ͰҎԼͷධՁ͕Γཱͪ·͢ɻͨͩ͠ɺ4ೖྗมͷඪ४ภࠩͷ࠷େͰ͢ɻ n × d 1 − c exp(−c′n) ||Xv|| 2 n ≥ 1 4 ||Σ1/2v|| 2 − 9S log(d) n ||v|| 1
ఆཧͷূ໌ 3BTLVUUJ8BJOXSJHIU:Vͷෆ͔ࣜΒ ΛಘΔɻͦ͜ͰɺɹɹɹɹɹɹɹɹͳͷͰɺఆDΛेେ͖͘ͱΕΕ ੍ݶڧತੑ͕গͳ͘ͱ֬ɹɹɹɹɹɹɹͰΓཱͭ͜ͱ͕Θ͔Γ·͢ɻ ͜͜ͰɺࠓͱͬͨఆD͕ɹɹɹɹɹɹΈͨ͢ͱԾఆͯ͠ɺ /FHBICBO3BWJLVNBS8BJOXSJHIU:VͷఆཧΛߟ͑·͢ɻਖ਼ଇԽύϥϝʔλͷ ͔݅Βɺগͳ͘ͱ֬ Ͱਪఆྔʹؔ͢ΔఆཧͷධՁΛಘΔɻҎ্ͰఆཧΛূ໌Ͱ͖ͨɻ ||Xv|| 2
n ≥ 1 4 ( 1 − 36 log(d) n ||v|| 1 ||v|| 2 ) v ∈ C(8 n/(c log d)) 1 − c exp(−c′n) n ≥ ck log(d) P [ ||XTϵ|| ∞ ≤ 8σ2n log(d)] ≥ 1 − 1 d − exp (− n 2 )
ࢀߟจݙ <>3BTLVUUJ8BJOXSJHIU:V .JOJNBYSBUFTPGFTUJNBUJPOGPSIJHI EJNFOTJPOBMMJOFBSSFHSFTTJPOPWFSMRCBMMT *&&&5SBOTBDUJPO PO*OGPSNBUJPO5IFPSZ <>/FHBICBO3BWJLVNBS8BJOXSJHIU:V "6OJpFE'SBNFXPSLGPS )JHI%JNFOTJPOBM"OBMZTJTPG.&TUJNBUPSTXJUI%FDPNQPTBCMF
3FHVMBSJ[FST 4UBUJTUJDBM4DJFODF 7PM /P <>Ԭ྄ଠ εύʔεੑʹجͮ͘ػցֶश ػցֶशϓϩϑΣογϣφϧ γϦʔζ ߨஊࣾ