本日は,第6回学生ゼミを行いました.
今回は,佐藤くん(B4)によるパターン認識と機械学習(上)の第3章「線形回帰モデル」前半(線形基底関数モデル、バイアス-バリアンス分解)の発表がありました.lassoにより疎な解を得ることのメリットや、多次元の目標変数を推定する際に同じ基底関数を用いることの利点について議論が深まりました。
投稿者|石黒
本日は,第6回学生ゼミを行いました.
今回は,佐藤くん(B4)によるパターン認識と機械学習(上)の第3章「線形回帰モデル」前半(線形基底関数モデル、バイアス-バリアンス分解)の発表がありました.lassoにより疎な解を得ることのメリットや、多次元の目標変数を推定する際に同じ基底関数を用いることの利点について議論が深まりました。
投稿者|石黒