kko：非参数可加模型的核敲除选择

针对具有有限样本错误发现率控制保证的非参数可加模型，提出了一种变量选择过程KKO。该方法集成了三个关键组件：敲除、稳定性子采样和非参数函数近似的随机特征映射。欲了解更多信息，请参阅随附论文：Dai，X.、Lyu，X.和Li，L.（2021）。“非参数可加模型的核敲除选择”。arXiv预印本<doi:10.448550/arXiv.2105.11659>.

版本：	1.0.1
取决于：	R（≥3.6.3）
进口：	格普雷格,仿冒品,do并行，平行，foreach公司,外部分发
建议：	针织物,rmarkdown公司,ggplot2
出版：	2022-02-01
内政部：	10.32614/CRAN.包装.kko
作者：	戴晓武[aut]，香柳[aut，cre]，Lexin Li[作者]
维护人员：	Xiang Lyu＜伯克利的xianglyu＞
许可证：	GPL-2型|GPL-3公司[扩展自：GPL（≥2）]
需要编译：	不
CRAN检查：	kko结果

文档：

参考手册：	kko.pdf格式
守夜人：	R包kko的小品

下载内容：

包源：	kko_1.0.1.tar.gz
Windows二进制文件：	r-devel公司：kko_1.0.1.zip（拉链），r版本：kko_1.0.1.zip（拉链），r-oldrel：kko_1.0.1.zip（拉链）
macOS二进制文件：	r释放（arm64）：kko-1.0.1.tgz，r-oldrel（arm64）：kko-1.0.1.tgz，r-版本（x86_64）：kko-1.0.1.tgz，r-oldrel（x86_64）：kko-1.0.1.tgz

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