プリキュアで学ぶ劣モジュラ関数 - むしゃくしゃしてやった，今は反省している日記
Machine Learning Advent Calendar 2015 1日目の企画です． 機械学習・人工知能系の国際会議（ICML, NIPS, AAAIなど）のチュートリアルや論文を眺めたことのある人なら，Submodular Function（劣モジュラ関数）という単語に見覚えがあるかもしれません．実際，ICML 2013，AAAI 2015や今年のIBISでも劣モジュラ関数のチュートリアル講演がなされています．今回は，劣モジュラ関数についてプリキュアで解説したいと思います． 劣モジュラ関数とは 劣モジュラ関数は集合関数（ある集合の部分集合を引数に取り，実数値を返す関数）の一種です．具体的には以下の定義を満たす関数です． $f: 2^E \to \mathbb{R}$ が劣モジュラ関数 $\iff$ 全ての$X \subseteq Y$ と $i \not\in Y$ に対して
submodularity.org: Tutorials, References, Activities and Tools for Submodular Optimization
Overview This page collects some material and references related to submodular optimization, with applications in particular in machine learning and AI. Convex optimization has become a main workhorse for many machine learning algorithms during the past ten years. When minimizing a convex loss function for, e.g., training a Support Vector Machine, we can rest assured to efficiently find an optimal
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劣モジュラ性を用いた データ生成過程の学習 大阪大学 産業科学研究所 / 日本科学技術機構(さきがけ) Email: kawahara@ar.sanken.osaka-u.ac.jp web: http://www.ar.sanken.osaka-u.ac.jp/~kawahara/ 河原 吉伸 発表の概要 機械学習における組合せ的計算によるアプローチの 重要性と難しい点，劣モジュラ性利用の動機 劣モジュラ性の導入的説明と特徴選択への利用 劣モジュラカット法を中心として，劣モジュラ性を用いた 大域的解法の紹介 2 特徴選択（1） 例） 治療日数を決定する親変数の中から， 1. 治療日数を予測するのに有用な変数を選ぶ 2. 治療日数の要因を特定する 3 治療日数 重症度 投薬 年齢 治療日数= 𝑏11 ×投薬+𝑏12 ×重症度+𝑏13 ×年齢+ ⋯ + 𝑒1 𝑒1 …
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