StatModeling https://blog.hatena.ne.jp/StatModeling/ StatModeling Memorandum https://statmodeling.hatenablog.com/ 理論 Stan 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… 190 <iframe src="https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Fstatmodeling.hatenablog.com%2Fentry%2Fshrinkage-factor-and-horseshoe-prior" title="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" class="embed-card embed-blogcard" scrolling="no" frameborder="0" style="display: block; width: 100%; height: 190px; max-width: 500px; margin: 10px 0px;"></iframe> http://kasugano.sakura.ne.jp/images/2017/20170413/fig1.png Hatena Blog https://hatena.blog 2017-04-12 20:23:51 rich https://statmodeling.hatenablog.com/entry/shrinkage-factor-and-horseshoe-prior 1.0 100%