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阿尼尔班·巴塔查里亚;大卫·B·邓森。;黛比·帕蒂;Natesh S.皮莱。

某些连续收缩先验的次优性。 （英语） Zbl 1419.62050号

随机过程应用。 126，第12号，3828-3842（2016）.
摘要：在高维贝叶斯模型中，两分量混合先验提供了一种传统的稀疏性诱导方法。然而，这种先验的几个方面，包括高维的计算复杂性、精确零点的解释和标准损失函数下的非解析后验总结，激发了各种各样的连续收缩先验，可以表示为高斯的全局-局部混合。有趣的是，我们证明了许多常用的收缩先兆，包括贝叶斯拉索，在高维环境中没有足够的后向集中。

引用于5文件

MSC公司：

2015年1月62日 贝叶斯推断
62J07型 岭回归；收缩估计器（拉索）

关键词：

贝叶斯主义者;收敛速度;高维的;拉索;\（\ell_1\）;下限;惩罚回归;正规化;先收缩;次优

软件：

EBayesThresh公司;布莱索
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{A.Bhattacharya}等人，《随机过程应用》。126，第12号，3828--3842（2016；Zbl 1419.62050）
全文： 内政部 arXiv公司

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