貪欲な変数選択による最適化 - DO++

貪欲な変数選択による最適化 - DO++

最適化問題において、最適化対象の変数を最初は空に初期化して、関数値にもっとも効きそうな変数から順...概要を表示 最適化問題において、最適化対象の変数を最初は空に初期化して、関数値にもっとも効きそうな変数から順に最適化対象にGreedyに加えていく方法は変数の数が非常に多い場合（全ての部分文字列に特徴が対応するなど、そもそも列挙できないくらい多い場合など）に有効です。 詳細な中身は違いますが、grafting, column generation, cutting planeとかがこの枠組みに当てはまルと思います。 ここでのポイントは「効きそうな変数」を効率的に求めることができたら、圧倒的に速く最適化できるようになることです。別分野でデータマイニングの手法だとか、上限/下限だとかデータ構造とか何か技を持っている人は、ぜひチャレンジしてみてください。 で、私もやってます。という宣伝 ・特徴（変数）が文書中の全ての部分文字列に対応する場合 "Text Categorization with All Sub

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