Регресія хребта - байєсова інтерпретація

Я чув, що регресія хребта може бути отримана як середнє значення заднього розподілу, якщо попередній адекватно обраний. Чи є інтуїція, що обмеження, встановлені на коефіцієнти регресії за попередніми (наприклад, стандартні нормальні розподіли навколо 0), ідентичні / замінюють штраф, встановлений на квадратному розмірі коефіцієнтів? Чи повинен попередній бути гауссом, щоб дотримуватися цієї еквівалентності?

$\beta=0$$|\beta|$$P$

Два бали:

$\hat{\beta}$

Правда, що у випадку багатоваріантної нормальної попередньої та багатоваріантної нормальної ймовірності задня частина є багатоваріантною нормальною із середнім значенням, що є оцінкою регресії хребта для належно обраного параметра гребеня.

Доказ цього залежить від конкретної форми попередньої та ймовірності і не працює для більш загальних функцій пріорів чи ймовірностей.