Regression
證明嶺回歸是嚴格凸的
嶺回歸的定義 minβ||y−Xβ||22+λ||β||22,λ≥0
如果二階導數嚴格大於 0,則可以證明函數是嚴格凸的
但不幸的是,我不知道這是否足以證明 XTX 消極和 λ 可以是 0。除非我遺漏了什麼。
“如果二階導數嚴格大於0,則可以證明函數是嚴格凸的”
那是一維的。如果二階導數矩陣是半正定的,則多元二次可微函數是凸的,因為這對應於任何方向上的方嚮導數都是非負的。如果二階導數矩陣是正定的,則它是嚴格凸的。
如您所示,嶺損失函數具有二階導數 2λI+2XTX ,對於任何一個都是正定的 λ>0 因為
- λI 對任何都是正定的 λ>0
- XTX 是半正定的 X
- 正定矩陣和半正定矩陣之和是正定矩陣
如果您對其中任何一個都不確定並想更詳細地檢查,那麼了解這一點很有用 A 是正定 iff bTAb>0 對於所有(非零)列向量 b . 由於這種關係,許多正定性矩陣證明只是來自用矩陣表示法編寫正性的標量證明(包括非平凡的結果,如方差的克拉梅拉奧下限)