超高维数据相关论文
变系数变换模型在统计分析方面发挥着越来越重要的作用,在临床试验和生物医学研究方面都有重要的应用.随着数据采集与计算的快速发......
变量筛选在各类生活场景中都有着广泛的应用,例如在探究影响疾病的关键基因时,可能的关键基因数远大于获取到的患者样本数,并且在......
考虑了已有文献对Cox模型的超高维变量选择与参数估计问题的研究方法,并且了解到已有的变量选择研究方法存在不能有效地识别出某些......
近年来,随着信息技术的快速发展,复杂数据已经越来越常见.在复杂数据中,函数型数据和超高维数据已经出现在心理学、经济学、气象学......
随着科学技术的发展和计算机计算能力的不断提高相辅相成,现如今超高维数据出现在我们多个研究领域中。在自然科学,人类基因等研究......
超高维数据广泛出现在生物医学、经济金融、保险精算、可靠性工程等领域。由于高维数据带来的“维数祸根”,传统的变量选择方法无......
特征筛选方法对于超高维数据分析非常重要.本文基于Hoeffding's独立检验统计量提出了一种新的条件独立筛选方法,简称为MMCSCIS.该......
随着数据收集技术的快速发展，很多领域的研究者可以用较低的成本获得超高维数据，例如基因组学，功能磁共振成像，X线断层摄影术，金融等领......
随着大数据时代的到来,在气象预测、模式识别、基因研究等一些领域中,常面临超高维数据。对于超高维数据,只有少量的协变量同响应......
部分线性模型是一类重要的半参数回归模型，结构是将线性模型与非参数模型相结合，既保留了参数回归模型容易解释的优点，又保留了非参数......
