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机译:在结构化加性回归模型中同时选择变量和平滑参数
机译:在结构化加性回归模型中同时选择变量和平滑参数
机译:适用于少量误差模拟的顺畅的备用,应用于多个预测函数的添加功能回归
机译:结构化加性回归中的贝叶斯正则化:收缩,平滑和预测变量选择的统一观点
机译:使用平滑样条和内核估计方法对多态非参数回归模型进行平滑参数选择方法
机译:稀疏的偏最小二乘回归,可同时进行降维和变量选择,并应用于高维基因组数据
机译:β回归模型在变量中具有添加测量误差的参数中的非线性
机译:高维结构化加性回归模型:贝叶斯正则化,平滑和预测性能