BayesHuberized lassoのための近似Gibbsサンプラ【JST・京大機械翻訳】

Kawakami Jun; Hashimoto Shintaro

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202201215552381 整理番号：22P0323734

BayesHuberized lassoのための近似Gibbsサンプラ【JST・京大機械翻訳】

Approximate Gibbs sampler for Bayesian Huberized lasso

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発行年： 2022年04月01日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年07月04日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

Bayes lassoはLassoのBayes代替としてよく知られている。Bayesラッソの利点はパラメータに対する完全な確率的不確実定量化が可能であるが,対応する事後分布は異常値に敏感である。このような問題を克服するために,ロバストなBayes回帰モデルが近年提案されている。本論文では,完全Bayes展望におけるBayes Huberized lasso回帰に対するロバストで効率的な推定を考察した。BayesHuberized lasso回帰のための新しい事後計算アルゴリズムを提案した。提案した近似Gibbsサンプラは完全条件付き分布の近似に基づいており,擬似Huber損失関数のロバスト性に対する同調パラメータの推定が可能である。後部分布のいくつかの理論的特性も導いた。シミュレーション研究と実際のデータ例を通して提案した方法の性能を説明した。【JST・京大機械翻訳】

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数値計算 , 信号理論

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