どんな分野でも効率的な処理には優れたアルゴリズムが欠かせない。
スパース(疎)という性質に着目すると、最短の道が見えてくる。
定義や必要な数理、考え方の基礎から、
アトミックノルムなどの発展的な内容までを1冊で学ぼう。
第1章 はじめに
第2章 データからの学習
第3章 スパース性の導入
第4章 ノイズなしL1ノルム最小化の理論
第5章 ノイズありL1ノルム最小化の理論
第6章 L1ノルム正則化のための最適化法
第7章 グループL1ノルム正則化に基づく機械学習
第8章 トレースノルム正則化に基づく機械学習
第9章 重複型スパース正則化
第10章 アトミックノルム
第11章 おわりに