縮小事前分布によるベイズ的変数選択1: Bayesian Lasso - Qiita

東京大学・株式会社Nopareの菅澤です．今回から縮小事前分布を使ったベイズ的変数選択の方法について，背景の原理やRでの実装について数回に分けて紹介していこうと思います． 今回は正則化法として有名なLassoのベイズ版であるBayesian Lassoについて紹介していきます． 線形回帰モデル 以下のような線形回帰モデルを考えます． $$ y_i=x_{i}^T\beta+\varepsilon_i, \ \ \ \ i=1,\ldots,n. $$ ここで$y_i$は被説明変数，$x_i=(x_{i1},\ldots,x_{ip})^T$は説明変数のベクトル，$\beta=(\beta_1,\ldots,\beta_p)^T$は回帰係数のベクトル，$\varepsilon_i$は誤差項を表します．以下では簡単のために，$\varepsilon_i$は独立かつ$\varepsilon_i\

[Aobei]

ベイジアン・ラッソ