论文摘要
弹性网模型是一种综合了L1正则化与L2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,且性能优良,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,因为它是用蒙特卡洛期望极大化算法来更新正则化系数,而不是抽样。本文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,结果表明本文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。
论文目录
文章来源
类型: 硕士论文
作者: 王健
导师: 王海斌
关键词: 弹性网,蒙特卡洛期望极大化算法,交换算法,抽样器
来源: 厦门大学
年度: 2019
分类: 基础科学
专业: 数学
单位: 厦门大学
分类号: O212.2
总页数: 41
文件大小: 3356K
下载量: 13
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标签：弹性网论文; 蒙特卡洛期望极大化算法论文; 交换算法论文; 抽样器论文;