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  1. 学術雑誌論文

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/2072
8eed2d34-f0c0-4a99-9f91-e792197d3ecf
名前 / ファイル ライセンス アクション
i17451337-E101-2184.pdf i17451337-E101-2184.pdf (843.7 kB)
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 journal article
著者 吉田, 司

× 吉田, 司

ja 吉田, 司

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渡辺, 一帆

× 渡辺, 一帆

ja 渡辺, 一帆

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Yoshida, Tsukasa

× Yoshida, Tsukasa

en Yoshida, Tsukasa

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Watanabe, Kazuho

× Watanabe, Kazuho

en 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
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
キーワード
主題 lasso regression
キーワード
主題 empirical Bayes
キーワード
主題 Laplace prior
キーワード
主題 local variational approximation
キーワード
主題 lasso regression
キーワード
主題 empirical Bayes
キーワード
主題 Laplace prior
キーワード
主題 local variational approximation
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Ver.1 2023-06-19 07:38:27.447575
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