FusionLearn:融合学习

融合学习方法使用模型选择算法,通过组惩罚从不同实验平台的多个数据集学习。感兴趣的响应可以包括离散变量和连续变量的混合。响应可能共享同一组预测因子,但不同平台的模型和参数不同。集成不同数据集的信息可以增强模型选择的能力。套餐基于Xin Gao,Raymond J.Carroll(2017)<arXiv:1610.00667v1>.

版本: 0.2.1
取决于: R(≥3.5.0)
建议: 针织物,rmarkdown公司,MASS(质量),ggplot2,mvtnorm公司
出版: 2022-04-24年
作者: Xin Gao、Yuan Zhong和Raymond J.Carroll
维护人员: 袁忠(gmail.com上的aqua.chong)
许可证: GPL-2型|GPL-3公司[扩展自:GPL(≥2)]
需要编译:
CRAN检查: FusionLearn结果

文件:

参考手册: 融合学习.pdf
渐晕图: 融合学习小品

下载内容:

包源: 融合学习_0.2.1.tar.gz
Windows二进制文件: r-devel公司:FusionLearn_0.2.1.zip软件,r版本:FusionLearn_0.2.1.zip软件,r-oldrel:FusionLearn_0.2.1.zip软件
macOS二进制文件: r释放(arm64):融合学习_0.2.1.tgz,r-oldrel(arm64):融合学习_0.2.1.tgz,r-版本(x86_64):融合学习_0.2.1.tgz
旧来源: FusionLearn存档

链接:

请使用规范形式https://CRAN.R-project.org/package=FusionLearn链接到此页面。