保科架風

科研費シンポジウム「統計学と機械学習における数理とモデリング」at 東京工業大学

 

【概要】

非凸正則化手法である Bridge 回帰は, 真のモデルへの収束性(Oracle Property)を持つ手法として知られ, 理論的な魅力を持つ. しかしながら, 推定に非凸最適化問題を解く必要があり, また, 複数の調整パラメータの値を決定する必要がある. この問題に対し本研究では, ある調整パラメータを他のモデルパラメータと同時推定するために local linear approximation を適用した Bridge 回帰をベイズモデルに拡張し, 事後分布の単峰性を有するような事前分布を定め, 推定を効率的に行える手法の提案を行った. また, 残りの調整パラメータを選択するための問題について提示し, それらに対応する手法の提案を行った.