永远想不起来更新的博客

在求解模型中遇到 AX + XB = C 这样一个方程的求解，看到一篇论文中有优化求解方法，可惜看不懂。先把一般求解方法记录一下吧，至于有唯一解的条件、优化等内容看懂了再说吧。对于Sylvester方程：可以化为：其中：则可得到解：上述 vec 是对矩阵列的拼接，X = [X1，X2， ……，Xn]， 则 vecX = [X1，X2， ……，Xn]T = np.reshape（...

在[1]中看到一个LASSO快速求解的方法，可以快速实现，但是暂时没搞懂具体原理，先放这里，等和其他方法对比一下结果了再写。参考：[1]Chen, J., & Yang, J. (2014). Robust subspace segmentation via low-rank representation. IEEE Transactions on Cybernetics, 44(8...

一、前言最近因为对结构化多任务学习，以及对带范数目标函数求解的学习，一直都很想求解带L2,1范数的目标函数（其实这只是个过程），针对这样的不光滑目标函数，梯度下降法并不合适。虽然sklearn中的MultiTaskLasso也是这样的目标函数，并且使用了坐标下降法来求解，但是当目标函数中的损失函数也用L2,1范数时我又懵圈了。正当我捉摸是不是能把两部分合在一起求解一个L2,1范数时（其实是数...