1
データ行列が対角である場合の投げ縄問題の閉形式解
\newcommand{\diag}{\operatorname{diag}}minw∈Rd(1n∑i=1n(⟨w,xi⟩−yi)2+2λ||w||1),minw∈Rd(1n∑i=1n(⟨w,xi⟩−yi)2+2λ||w||1),\min_{w\in\mathbb{R}^{d}}\left( \frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n} \left( \langle w,x_{i}\rangle-y_{i} \right)^{2} +2\lambda||w||_1\right),∑i=1nxixTi=diag(σ21,...,σ2d).∑i=1nxixiT=diag(σ12,...,σd2).\sum_{i=1}^nx_ix_i^T=\diag(\sigma_1^2,...,\sigma_d^2). この場合、閉じた形式のソリューションはありますか？ 私はそれを持っています：そして、答えは：^ J = Y \ \ W、^ J \最大\左\ {0,1- \ラムダ\ FRAC {N} {| y ^ J |} \右\}、のためにY \、^ J = \ displaystyle \ sum_ {i = 1} ^ n \ frac {y_ix_i \、^ j} {\ sigma_i ^ 2}ですが、わかりません。W(XTX)−1=diag(σ−21,...,σ−2d),(XTX)−1=diag(σ1−2,...,σd−2),(X^TX)^{-1}=\diag\left(\sigma_1^{-2},...,\sigma_d^{-2}\right),ywj=yjmax{0,1−λn|yj|},wj=yjmax{0,1−λn|yj|},w\,^j=y\,^j\max\left\{0,1-\lambda \frac{n}{|y^j|}\right\},yj=∑i=1nyixijσ2iyj=∑i=1nyixijσi2y\,^j=\displaystyle\sum_{i=1}^n\frac{y_ix_i\,^j}{\sigma_i^2}