Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
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
Sponsored
·
SiteGround - Reliable hosting with speed, security, and support you can count on.
→
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
700
縮小推定のはなし.pdf
utaka233
1
2.6k
Other Decks in Technology
See All in Technology
猫でもわかるKiro CLI(セキュリティ編)
kentapapa
1
210
GitHub Copilot CLI を使いやすくしよう
tsubakimoto_s
0
160
20260204_Midosuji_Tech
takuyay0ne
1
170
OpenShiftでllm-dを動かそう!
jpishikawa
0
210
Claude Code for NOT Programming
kawaguti
PRO
1
130
ECSネイティブのBlue/Green デプロイを攻略しよう ~CodeDeployとの違いから、デプロイフロー実装まで~
ideaws
2
250
横断SREがSRE社内留学制度 / Enablingになぜ踏み切ったのか
rvirus0817
0
220
ClickHouseはどのように大規模データを活用したAIエージェントを全社展開しているのか
mikimatsumoto
0
320
Oracle Database@Azure:サービス概要のご紹介
oracle4engineer
PRO
3
610
22nd ACRi Webinar - ChipTip Technology Eric-san's slide
nao_sumikawa
0
120
AWS DevOps Agent x ECS on Fargate検証 / AWS DevOps Agent x ECS on Fargate
kinunori
3
390
旅先で iPad + Neovim で iOS 開発・執筆した話
zozotech
PRO
0
280
Featured
See All Featured
Performance Is Good for Brains [We Love Speed 2024]
tammyeverts
12
1.4k
Chrome DevTools: State of the Union 2024 - Debugging React & Beyond
addyosmani
10
1.1k
Writing Fast Ruby
sferik
630
62k
Designing for Timeless Needs
cassininazir
0
140
Navigating Algorithm Shifts & AI Overviews - #SMXNext
aleyda
0
1.1k
The Web Performance Landscape in 2024 [PerfNow 2024]
tammyeverts
12
1k
Raft: Consensus for Rubyists
vanstee
141
7.3k
Code Review Best Practice
trishagee
74
20k
So, you think you're a good person
axbom
PRO
2
1.9k
Faster Mobile Websites
deanohume
310
31k
The Impact of AI in SEO - AI Overviews June 2024 Edition
aleyda
5
740
ピンチをチャンスに:未来をつくるプロダクトロードマップ #pmconf2020
aki_iinuma
128
55k
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