HTLR：具有重尾先验的贝叶斯逻辑回归

基于重尾的高效贝叶斯多项式logistic回归（超低速，非凸）先验。系数和超参数的后验采用限制吉布斯采样，以利用高维性和哈密顿蒙特卡罗方法处理系数之间的高相关性。A详细方法描述：Li和Yao（2018），统计计算与模拟杂志，88:14，2827-2851<doi:10.48550/arXiv.1405.3319>.

版本： 0.4-4
取决于： R（≥3.1.0）
进口： 卢比(≥ 0.12.0),BCBCSF公司,glmnet公司,马格里特
链接到： 钢筋混凝土(≥ 0.12.0),RcppArmadillo公司
建议： ggplot2,校正图,测试那个(≥ 2.1.0),巴耶斯洛特,针织物,rmarkdown公司
出版： 2022-10-22
内政部： 10.32614/CRAN.包装。高温气冷堆
作者： 龙海李ORCID标识[自动，cre]，史蒂文·刘（导演）
维护人员： 李龙海<龙海在math.usask.ca>
错误报告： https://github.com/longhaiSK/HTLR/issues（网址：https://github.com/longhaiSK/HTLR/issues）
许可证： GPL-3公司
网址： https://longhaisk.github.io/HTLR/
需要编译： 对
系统要求： C++11语言
引用： HTLR引用信息
材料： 自述 新闻
CRAN检查： HTLR结果

文档：

参考手册： HTLR.pdf文件
渐晕图： 简介

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旧来源： HTLR存档

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