Machine learningMissing data
行列補完
行列補完（Matrix Completion）は、行列のエントリのごく一部（小さく、おそらくランダムなサブセット）から低ランク行列を復元する技術である。2009年にEmmanuel CandèsとBenjamin Rechtによって導入されたこの手法は、問題を核ノルム最小化（rank minimizationに対する凸緩和）として定式化し、エントリが一様にランダムに観測され、かつ行列が非干渉条件（incoherence condition）を満たす場合に厳密な復元が可能であるという理論的保証を提供する。
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出典
- Candès, E. J., & Recht, B. (2009). Exact matrix completion via convex optimization. Foundations of Computational Mathematics, 9(6), 717–772. DOI: 10.1007/s10208-009-9045-5 ↗
このページの引用方法
ScholarGate. (2026, June 2). Low-Rank Matrix Completion. ScholarGate. https://scholargate.app/ja/machine-learning/matrix-completion
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