モデル選択規準SICのスパース回帰分析への適用(情報論的学習理論論文小特集)
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概要
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l_1正則化項を加えて線形回帰問題を解くと,パラメータベクトルのほとんどの要素が0であるような解(スパースな解)が得られる(スパース回帰分析).スパース回帰分析は特徴選択等に有効であるが,汎化誤差を小さくするには,正則化定数を最適に設定する必要がある.本論文では,スパース回帰分析の正則化定数を設定するための規準として,従来から知られているSubspace Information Criterionを拡張し,Generalized Subspace Information Criterion(GSIC)を提案する.更に,GSICにバイアスを導入することによって安定性を増した改良版(Biased GSIC)についても述べる.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2002-05-01
著者
-
杉山 将
東京工業大学計算工学専攻
-
杉山 将
東京工業大学
-
津田 安治
産業技術総合研 生命科研セ
-
ミュラー クラウスロバート
Fraunhofer First And Potsdam University
-
津田 安治
産業技術総合研 生命情報工学研究セ
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