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【第3章線形回帰モデル】PRML演習問題解答を全力で分かりやすく解説<3.5>

本記事はPRML「パターン認識と機械学習<上>第7版」(C.M.ビショップ著)の演習問題の基本問題・標準問題を解説したページになります。数式を打ち込む手間が面倒だったので,画像ファイルでアップしています。

また,数学的に厳密な議論はしていません。その代わり,初学者がつまづきやすいポイントを重点的にお伝えしていくつもりです。PRML解答/解説の目次もご覧ください。

もし間違い等がございましたら,ご指摘いただけますと助かります。

3.5

正則化誤差関数に関する考察を行う問題。ラグランジュ未定乗数法の本質的な部分に触れることになります。制約条件が不等式の場合なので,KKT条件を踏まえる必要がある点に注意が必要。逆に言えば,KKT条件により正則化誤差関数に意味が見出せるようになります。

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