稀疏结构模型——套索模型、组套索、重叠组套索模型
来源:互联网 发布:便笺软件 编辑:程序博客网 时间:2024/05/18 00:26
- 普通套索模型
- 1 线性套索模型
- 组套索模型
- 重叠组套索模型
- 其他
- 普通套索模型
本文简单介绍这几种套索模型(Lasso)的概念,推导到后期再研究补充;
这种模型的功能:实现稀疏特征的选择和模型参数的估计;
1 普通套索模型
1.1 线性套索模型
则:
套索模型使用L1范数做为其惩罚函数,实现了特征的稀疏选择。
2 组套索模型
当特征之间存在某种组结构时,可以将组结构信息作为先验,然后进行特征分组,最后使用L1范数构造罚函数,这就是组套索模型(Group Lasso);
这种思想也成为组稀疏模型,上文提到的是特征稀疏模型;
对于线性模型:
其中,
现在特征之间存在组结构信息,有
利用罚函数优化模型:
进一步的,我们可以看到惩罚项其实是
推广:
3 重叠组套索模型
普通组要求组之间互为正交,但是有时候会出线重叠的情况;
则构造处以下目标函数:
由于不同组之间共享了特征变量,块坐标法不适用;
轮换方向乘子法可以解决这类问题:为此需要引入辅助变量,做等式约束变换,最后利用乘子罚函数法获得最优解:
构造乘子罚函数:
这里,
这样就可以直接用轮换方向乘子的方法进行求解;
4 其他
还有很多模型:树套索模型,混合模型等;
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