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Empirical Bayes Estimation for L1 Regularization: A Detailed Analysis in the One-Parameter Lasso Model
https://repo.lib.tut.ac.jp/records/2072
https://repo.lib.tut.ac.jp/records/20728eed2d34-f0c0-4a99-9f91-e792197d3ecf
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
i17451337-E101-2184.pdf (843.7 kB)
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| Item type | 学術雑誌論文 / Journal Article(1) | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2019-03-04 | |||||
| タイトル | ||||||
| タイトル | Empirical Bayes Estimation for L1 Regularization: A Detailed Analysis in the One-Parameter Lasso Model | |||||
| 言語 | ja | |||||
| タイトル | ||||||
| タイトル | Empirical Bayes Estimation for L1 Regularization: A Detailed Analysis in the One-Parameter Lasso Model | |||||
| 言語 | en | |||||
| 言語 | ||||||
| 言語 | eng | |||||
| 資源タイプ | ||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_6501 | |||||
| 資源タイプ | journal article | |||||
| 著者 |
吉田, 司
× 吉田, 司× 渡辺, 一帆× Yoshida, Tsukasa× Watanabe, Kazuho |
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| 抄録 | ||||||
| 内容記述タイプ | Abstract | |||||
| 内容記述 | Lasso regression based on the L1 regularization is one of the most popular sparse estimation methods. It is often required to set appropriately in advance the regularization parameter that determines the degree of regularization. Although the empirical Bayes approach provides an effective method to estimate the regularization parameter, its solution has yet to be fully investigated in the lasso regression model. In this study, we analyze the empirical Bayes estimator of the one-parameter model of lasso regression and show its uniqueness and its properties. Furthermore, we compare this estimator with that of the variational approximation, and its accuracy is evaluated. | |||||
| 書誌情報 |
IEICE transactions on fundamentals of electronics, communications and computer sciences en : IEICE transactions on fundamentals of electronics, communications and computer sciences 巻 E101-A, 号 12, p. 2184-2191, 発行日 2018-12 |
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| 出版者 | ||||||
| 出版者 | IEICE 電子情報通信学会 | |||||
| ISSN | ||||||
| 収録物識別子タイプ | EISSN | |||||
| 収録物識別子 | 17451337 | |||||
| DOI | ||||||
| 関連タイプ | isIdenticalTo | |||||
| 識別子タイプ | DOI | |||||
| 関連識別子 | 10.1587/transfun.E101.A.2184 | |||||
| 権利 | ||||||
| 権利情報 | Copyright © 2018 The Institute of Electronics, Information and Communication Engineers 出典：IEICE transactions on fundamentals of electronics, communications and computer sciences Vol.E101-A, No.12, pp.2184-2191, 2018 出版社版, 著者リポジトリ公開許諾済 | |||||
| 関連サイト | ||||||
| 識別子タイプ | URI | |||||
| 関連識別子 | http://www.ieice.org/jpn/books/transaction.html | |||||
| 関連名称 | IEICE Transactions Online トップ | |||||
| 関連サイト | ||||||
| 識別子タイプ | URI | |||||
| 関連識別子 | http://search.ieice.org/bin/summary.php?id=e101-a_12_2184&category=A&year=2018&lang=E&abst= | |||||
| 関連名称 | IEICE Transactions Online 当該論文掲載URL | |||||
| 著者版フラグ | ||||||
| 出版タイプ | VoR | |||||
| 出版タイプResource | http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85 | |||||
| キーワード | ||||||
| 主題Scheme | Other | |||||
| 主題 | lasso regression | |||||
| キーワード | ||||||
| 主題Scheme | Other | |||||
| 主題 | empirical Bayes | |||||
| キーワード | ||||||
| 主題Scheme | Other | |||||
| 主題 | Laplace prior | |||||
| キーワード | ||||||
| 主題Scheme | Other | |||||
| 主題 | local variational approximation | |||||
| キーワード | ||||||
| 言語 | en | |||||
| 主題Scheme | Other | |||||
| 主題 | lasso regression | |||||
| キーワード | ||||||
| 言語 | en | |||||
| 主題Scheme | Other | |||||
| 主題 | empirical Bayes | |||||
| キーワード | ||||||
| 言語 | en | |||||
| 主題Scheme | Other | |||||
| 主題 | Laplace prior | |||||
| キーワード | ||||||
| 言語 | en | |||||
| 主題Scheme | Other | |||||
| 主題 | local variational approximation | |||||
