劣モジュラ最適化と機械学習

劣モジュラ最適化と機械学習

河原吉伸, 永野清仁

2015年12月08日 発行

どんな本?

「劣モジュラって、なんか強そうな響き」で止まっていませんか。集合関数の最適化と聞いて回れ右した過去がある方こそ、この本の出番です。最小カットや施設配置がなぜ効率よく解けるのか、その裏で働いているのが劣モジュラ性という「離散版の凸性」。貪欲法が理論保証つきで動く気持ちよさ、機械学習の特徴選択やセンサ配置への応用まで、風通しよく繋げてくれるのがありがたい。読み終える頃には「とりあえず劣モジュラかどうか確認しよう」という新しい口癖が手に入ります。副作用として日常会話が通じなくなる恐れあり。