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Optimization with Sparsity-Inducing Penalties

Francis Bach, Rodolph Jenatton, Julien Mairal, Guillaume Obozinski
Livre broché | Anglais | Foundations and Trends(r) in Machine Learning | n° 11
105,45 €
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Description

Sparse estimation methods are aimed at using or obtaining parsimonious representations of data or models. They were first dedicated to linear variable selection but numerous extensions have now emerged such as structured sparsity or kernel selection. It turns out that many of the related estimation problems can be cast as convex optimization problems by regularizing the empirical risk with appropriate nonsmooth norms. Optimization with Sparsity-Inducing Penalties presents optimization tools and techniques dedicated to such sparsity-inducing penalties from a general perspective. It covers proximal methods, block-coordinate descent, reweighted ?2-penalized techniques, working-set and homotopy methods, as well as non-convex formulations and extensions, and provides an extensive set of experiments to compare various algorithms from a computational point of view. The presentation of Optimization with Sparsity-Inducing Penalties is essentially based on existing literature, but the process of constructing a general framework leads naturally to new results, connections and points of view. It is an ideal reference on the topic for anyone working in machine learning and related areas.

Spécifications

Parties prenantes

Auteur(s) :
Editeur:

Contenu

Nombre de pages :
124
Langue:
Anglais
Collection :
Tome:
n° 11

Caractéristiques

EAN:
9781601985101
Date de parution :
04-01-12
Format:
Livre broché
Format numérique:
Trade paperback (VS)
Dimensions :
156 mm x 234 mm
Poids :
185 g

Les avis