スパース分類:スケーラブルな離散最適化の展望【JST・京大機械翻訳】

Bertsimas Dimitris; Pauphilet Jean; Van Parys Bart

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202216552001513 整理番号：21P0005187

スパース分類:スケーラブルな離散最適化の展望【JST・京大機械翻訳】

Sparse Classification: a scalable discrete optimization perspective

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発行年： 2017年10月03日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2020年06月30日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

※このプレプリント論文は学術誌に掲載済みです。なお、学術誌掲載の際には一部内容が変更されている可能性があります。

二値凸最適化問題としてp特徴を持つnサンプルのスパース分類問題を定式化し,それを正確に解くための切削平面アルゴリズムを提案した。スパースロジスティック回帰とスパースSVMでは,このアルゴリズムは数分以内に10,000sでnとpに対する最適解を見つける。合成データにおいて,著者らのアルゴリズムは,大きなサンプル領域で完全なサポート回復を達成した。すなわち,このアルゴリズムが最適解を見つけるのに長時間を要し,n_0に対する正しいサポートを回復しないようなn_0が存在する。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , 【Automatic Indexing@JST】

図形・画像処理一般 , 計算機網 , 計算理論

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