|
Фундаментальная и прикладная математика, 2013, том 18, выпуск 2, страницы 13–34
(Mi fpm1496)
|
|
|
|
Байесовский выбор модели и концентрация апостериорного распределения для гиперпараметров
Н. П. Балдинa, В. Г. Спокойныйabc a Лаборатория структурных методов анализа данных в предсказательном моделировании
при Московском физико-техническом институте
(государственном университете)
b Институт прикладного анализа и стохастики им. Вейерштрасса, Берлин, Германия
c Берлинский университет им. Гумбольдта, Германия
Аннотация:
Данная работа предлагает конструкцию априорного распределения гиперпараметра, которая может использоваться в задаче байесовского выбора модели. Конструкция основывается на идее несмещённой оценки риска в методе максимума правдоподобия с регуляризацией. Главный результат работы показывает одностороннюю концентрацию апостериорного распределения гиперпараметра: апостериорная масса концентрируется в области моделей сложности ниже, чем сложность модели, соответствующей сложности оракульной модели.
Ключевые слова:
максимум правдоподобия, квадратичная регуляризация, локальный брэкетинг.
Образец цитирования:
Н. П. Балдин, В. Г. Спокойный, “Байесовский выбор модели и концентрация апостериорного распределения для гиперпараметров”, Фундамент. и прикл. матем., 18:2 (2013), 13–34; J. Math. Sci., 203:6 (2014), 761–776
Образцы ссылок на эту страницу:
https://www.mathnet.ru/rus/fpm1496 https://www.mathnet.ru/rus/fpm/v18/i2/p13
|
Статистика просмотров: |
Страница аннотации: | 389 | PDF полного текста: | 223 | Список литературы: | 41 | Первая страница: | 2 |
|