贝叶斯自适应平方根Lasso

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平方根Lasso是Lasso的一种变体,它具有尺度不变性,不仅消除了对噪声标准差σ进行估计的需求,还放宽了对噪声服从高斯分布或亚高斯分布的要求.本文综合平方根Lasso和自适应Lasso的优点,在贝叶斯框架下考虑了一种全新的正则化方法——贝叶斯自适应平方根Lasso方法.利用Laplace分布可以表示成高斯分布的尺度混合分布的性质,推导出了所有未知量的全条件后验分布,并由此建立Gibbs抽样器算法进行统计推断.此外,本文通过引进潜在变量的方法以方便抽样,并使用Partially Collapsed技术以加快算法的收敛性.由于完全贝叶斯方法不能直接得到稀疏解,本文采用后验置信区间准则进行变量选择.通过仿真模拟和实际数据分析,比较了贝叶斯自适应平方根Lasso方法与贝叶斯平方根Lasso方法的性能.结果表明,贝叶斯自适应平方根Lasso方法具有良好的性能.
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