Файл:Least Squares Optimization with L1-Norm Regularization 2005 Notes Lasso.pdf

Материал из Материалы по машинному обучению
Перейти к: навигация, поиск
Least_Squares_Optimization_with_L1-Norm_Regularization_2005_Notes_Lasso.pdf(0 × 0 пикселей, размер файла: 104 КБ, MIME-тип: application/pdf)

Mark Schmidt CS542B Project Report December 2005

Abstract

This project surveys and examines optimization approaches proposed for parameter estimation in Least Squares linear regression models with an L1 penalty on the regression coefficients. We first review linear regression and regularization, and both motivate and formalize this problem. We then give a detailed analysis of 8 of the varied approaches that have been proposed for optimizing this objective, 4 focusing on constrained formulations and 4 focusing on the unconstrained formulation. We then briefly survey closely related work on the orthogonal design case, approximate optimization, regularization parameter estimation, other loss functions, active application areas, and properties of L1 regularization. Illustrative implementations of each of these 8 methods are included with this document as a web resource.

История файла

Нажмите на дату/время, чтобы просмотреть, как тогда выглядел файл.

Дата/времяРазмерыУчастникПримечание
текущий13:49, 22 декабря 20160 × 0 (104 КБ)Slikos (обсуждение | вклад)
  • Вы не можете перезаписать этот файл.

Следующая 1 страница ссылается на данный файл: