保科架風
2015年度統計関連学会連合大会 at 岡山大学
【概要】
モデルの推定と変数選択の同時性を有する lasso と高次元データに対して安定的なモデイングを可能にする ridge の一般化として定義される bridge 回帰は, 柔軟なモデリングが可能である一方, モデル選択のコストや推定の難しさといった問題を抱える. これに対し本研究では, bridge 回帰のベイズモデルをもとに推定を行い, モデル選択のコストを低減させ, また, 容易に推定する手法の提案を行った.
2015年9月
保科架風
2015年度統計関連学会連合大会 at 岡山大学
【概要】
モデルの推定と変数選択の同時性を有する lasso と高次元データに対して安定的なモデイングを可能にする ridge の一般化として定義される bridge 回帰は, 柔軟なモデリングが可能である一方, モデル選択のコストや推定の難しさといった問題を抱える. これに対し本研究では, bridge 回帰のベイズモデルをもとに推定を行い, モデル選択のコストを低減させ, また, 容易に推定する手法の提案を行った.