多视角：多视角分析的合作学习

合作学习将通常的预测平方误差损失与一致性惩罚相结合，以鼓励来自不同数据视图的预测一致。通过改变协议惩罚的权重，我们得到了一系列解决方案，其中包括众所周知的早期和晚期融合方法。合作学习以自适应的方式选择一致度（或融合度），使用验证集或交叉验证来估计测试集预测误差。在合作正则化线性回归的设置中，该方法将套索惩罚与约定惩罚相结合（Ding，D.，Li，S.，Narasimhan，B.，Tibshirani，R.（2021）<doi:10.1073/pnas.2202113119>).

版本：	0.8
取决于：	R（≥3.5.0）
进口：	格尔姆奈特,矩阵、方法、，R彩色啤酒,卢比，统计，生存，实用程序
链接到：	卢比,RcppEigen基因
建议：	针织物,rmarkdown公司,测试那个(≥ 3.0.0),xfun游戏
出版：	2023-03-31
内政部：	10.32614/CRAN.包装.多视图
作者：	戴西·伊丁[aut]，Robert J.Tibshirani[aut]，Balasubramanian Narasimhan【aut，cre】，特雷弗·哈斯蒂[aut]，Kenneth Tay【aut】，詹姆斯·杨
维护人员：	Balasubramanian Narasimhan<斯坦福大学的naras>
许可证：	GPL-2型
需要编译：	对
系统要求：	C++17
材料：	自述文件 新闻
CRAN检查：	多视图结果

文档：

参考手册：	多视图.pdf
守夜人：	多视角简介

下载内容：

包源：	多视图_0.8.tar.gz
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旧来源：	多视图存档

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