はじめに 前回の記事では、ベクトルデータの分類問題に対するスパースなロジスティック回帰を説明しましたが、今回はその拡張となる行列データに対するロジスティック回帰を見ていきます。この行列データ分類問題においても正則化項は重要な役割を持ちますが…

今回は前々回の記事で書いた近接勾配法の応用例第２段ということで、分類問題などで使われるロジスティック回帰の目的関数にL1ノルムの正則化項をつけて、スパースな解を導いてみます。スパースな解を導出するメリットとしては、クラス分類に寄与しない無駄…

はじめに 前回の記事で近接勾配法の基本と実装を見てきました。今回はこの近接勾配法を利用して、スパースコーディングの応用の１つである超解像技術を調べPythonで実装してみました*1。画像処理関係の実装はほぼ未経験だったので、その分野の人が見れば前処…

はじめに 前回、前々回とl1ノルム正則化項をつけた離散フーリエ変換により、スパースな解が得られること、そして基底ベクトルを並べた行列がユニタリ行列（直交行列）のため解析的に解けることを見てきました。それでは、が一般の行列の場合どうするか？今度…