semidefinite embedding の論文の読み込み

semidefinite embedding 関係の論文を２本チェック。

[1] Colored Maximum Variance Unfolding
by L. Song, A. Smola, K. Borgward, A. Gretton
[2] Fast Graph Laplacian Regularized Kernel Learning via Semidefinite-Quadratic-Linear Programming
by X. M. Wu, A. M. So, Z. Li, S. R. Li

[1] は、空間ベクトルの他にもうひとつラベル分けが入力情報として得られるときの embedding である。基本的には、ラベル分けの情報が使える分、目的関数に組み込まれている。
あと、Hilbert-Schmidt Independt Criterion というキーワードもあり、これは使えそうである。

[2] は、ずれを最小化する項を目的関数に入れたときに計算量が大きくなるが、SDP に定式化しているものを一部、SOCP で表現できることに着目して計算量を抑えている。アイデア勝負と言って単純な感じなので、学生が書いたものかもしれない。

あと、[2]については、データ生成の元になっている URL が6ページ目に掲載されている。
http://www.cs.toronto.edu/~roweis/lle/code.html
http://www-stat.stanford.edu/~tibs/ElemStatLearn/
これについては、あとで調べることにする。

今日の作業内容：
6:30-7:30 [ok] semidefinite embedding 論文チェック
8:15-8:45 [ok] SparsePOP の confiugure 調整

13:30-14:00 [ng] SparsePOP の configure 調整
14:00-14:30 [ok] SparsePOP の configure 調整
14:50-16:00 [ok] 楕円計算メモ更新
15:20-16:00 [ok] semidefinite embedding の論文読み(一つめ)
16:20-17:00 [ok] semidefinite embedding の論文読み(ふたつめ)の前半
17:00-17:45 [ok] semidefinite embedding の論文読み(ふたつめ)の後半

今日のBGM: FF5 OST [1-2]
今日のランチ：味庵 炸醤麺
明日の予測作業時間： 4h