Convex optimering är ett viktigt verktyg för modern dataanalys, eftersom det ger ett ramverk för att formulera och lösa många problem inom maskininlärning och datautvinning. Men allmänna konvexa optimering lösere skala inte väl, och skalbara lösare är ofta specialiserade för att bara arbeta på en smal klass av problem. Därför finns det ett behov av enkla, skalbara algoritmer som kan lösa många vanliga optimeringsproblem. I detta dokument introducerar vi nätverket lasso, en generalisering av gruppen lasso till en nätverksinställning som möjliggör samtidig klusterbildning och optimering på grafer. Vi utvecklar en algoritm baserad på Alternating Direction Method of Multipliers (ADMM) för att lösa detta problem på ett distribuerat och skalbart sätt, vilket möjliggör garanterad global konvergens även på stora grafer. Vi undersöker också en icke-konvex utvidgning av denna strategi. Vi visar sedan att många typer av problem kan uttryckas inom vår ram. Vi fokuserar på tre i synnerhet -binär klassificering, förutsäga bostadspriser, och händelsedetektering i tidsserier data - jämföra nätverket lasso till baslinje metoder och visar att det är både en snabb och korrekt metod för att lösa stora optimeringsproblem.
Nätverket Lasso REF är en allmän ram för att lösa regressionsproblem med grafinformation, och vår uppgift kan kategoriseras som ett nätverk Lasso problem.
Network Lasso: Clustering and Optimization in Large Graphs
{'venue': "KDD '15", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine', 'Mathematics']}