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王海斌教授学术报告:完全的贝叶斯弹性网:抽取正则化参数

发布时间:2019-11-11     来源:    点击数:

报告题目:完全的贝叶斯弹性网:抽取正则化参数


报 告 人:王海斌教授(厦门大学)


报告时间:2019年11月14日晚上 19:00-20:00


报告地点:知新楼B-1248


报告摘要:

弹性网模型是一种综合了$L_1$正则化与$L_2$正则化的模型,它能够灵活地进行变量选择、参数估计和预测,且性能良好,尤其是当预测变量个数较多以及变量之间存在高度相关时。然而,由于正则化系数的全条件后验中含有没有解析表达式的因子,导致普通的Metrepolis-Hastings 算法不能从中抽样,造成迄今为止,还没有一个完全的贝叶斯方法可用于分析弹性网模型。现有的所谓贝叶斯弹性网模型,本质上是半贝叶斯的,因为那里大多是用经验贝叶斯方法来估计正则化系数,而不是抽样。我们建议利用交换算法从正则化系数的全条件后验中抽样,从而为弹性网模型提供一个完全的基于抽样的贝叶斯分析方法。随机模拟验证了所建议方法的可行性和有效性,结果表明建议的方法比已有的方法性能更优。本文还利用建议的方法分析了一个实际数据。


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