正則化法に基づいたスパース推定

統計数理研究所の公開講座に行ってきました。

近年ビッグデータ (超高次元データ)の解析ニーズが高まっているのか、かなりの人気みたいで、抽選に落ちた人も多そうです。

Lasso、リッジ回帰の基本的な説明から始まって、Elasic Net、Fused lasso、Generalized lasso、Group lasso、Overlapping group lasso、OSCAR、Clusterd lassoと話が展開されていきました。

この辺りって、いきなり論文見ても分からないし、独学ではなかなか難しい部分がありますが、こうして説明を聞くとかなりすっきりと話が入ってきますね。

他にはベイジアンアプローチや推定アルゴリズムの話もありましたが、なんとか最後まで話についていくことができました。

近日、これらの本が出るみたいなので、そちらの本も買ってみたいと思います。