スパースモデルではshrinkage factorの分布を考慮しよう ～馬蹄事前分布（horseshoe prior）の紹介～ - StatModeling Memorandum

ベイズ統計の枠組みにおいて、回帰係数の事前分布に二重指数分布（ラプラス分布）を設定し回帰を実行してMAP推定値を求めると、lassoに対応した結果になります。また、回帰係数にt分布を設定する手法もあります。これらの手法は「shrinkage factorの分布」という観点から見ると見通しがよいです。さらに、その観点から見ると、馬蹄事前分布が魅力的な性質を持っていることが分かります。この記事ではそれらを簡単に説明します。 なお、lassoそのものに関しては触れません。岩波DS5がlassoを中心にスパースモデリングを多角的に捉えた良い書籍になっているので、ぜひそちらを参照してください。 岩波データサイエンス Vol.5 発売日: 2017/02/16メディア: 単行本（ソフトカバー） 参考文献 [1] C. Carvalho et al. (2008). The Horseshoe Esti

[wackyhope]

参考に。"ベイズ統計の枠組みにおいて、回帰係数の事前分布に二重指数分布(ラプラス分布)を設定し回帰を実行してMAP推定値を求めると、lassoに対応した結果に/回帰係数にt分布を設定する手法も"