I. Hoshina and S. Konishi

International Society for Bayesian Analysis 2012 at Kyoto Terrsa Conference Center.

【概要】

Bayesian lasso は事後分布が解析的に陽にもとまらず, MCMC手法によって発生させた事後分布からのサンプルに基づいて事後分布や点推定値の推定を行う. しかし, Bayesian lasso の事後分布には平均の値が 0 から離れると分散が大きくなる傾向があり, これによって推定モデルが不安定となり, 予測精度に影響を与えてしまう. これに対し本研究では, より安定的な Bayesian lasso のMAP推定を行う方法の提案を行った.