シンプレックス法で最小絶対偏差を解決するには？
argminwL(w)=∑ni=1|yi−wTx|argminwL(w)=∑i=1n|yi−wTx| \underset{\textbf{w}}{\arg\min} L(w)=\sum_{i=1}^{n}|y_{i}-\textbf{w}^T\textbf{x}| min∑ni=1uimin∑i=1nui\min \sum_{i=1}^{n}u_{i} ui≥xTw−yii=1,…,nui≥xTw−yii=1,…,nu_i \geq \textbf{x}^T\textbf{w}- y_{i} \; i = 1,\ldots,n ui≥−(xTw−yi)i=1,…,nui≥−(xTw−yi)i=1,…,nu_i \geq -\left(\textbf{x}^T\textbf{w}-y_{i}\right) \; i = 1,\ldots,n しかし、私はLPの初心者なので、段階的に解決する考えはありません。何かアイデアはありますか？前もって感謝します！ 編集： これが私がこの問題に到達した最新の段階です。私はこのメモに続く問題を解決しようとしています： ステップ1：標準形式に定式化する minZ=∑ni=1uiminZ=∑i=1nui\min Z=\sum_{i=1}^{n}u_{i} xTw−ui+s1=yii=1,…,nxTw−ui+s1=yii=1,…,n \textbf{x}^T\textbf{w} -u_i+s_1=y_{i} \; i = 1,\ldots,n xTw+ui+s2=−yii=1,…,nxTw+ui+s2=−yii=1,…,n \textbf{x}^T\textbf{w} +u_i+s_2=-y_{i} \; i = 1,\ldots,n s_1 \ ge 0の対象s1≥0;s2≥0;ui≥0 i=1,...,ns1≥0;s2≥0;ui≥0 i=1,...,ns_1 \ge 0; s_2\ge 0; …