zbMATH中的参考文献(参考 24篇文章 24篇,1标准件)

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  1. 刘庆阳;张玉萍:基于近似似然推断的非均匀指数马尔可夫随机场的联合估计(2020)
  2. 罗珊;陈泽华:高维多类分类的稀疏结构线性判别分析方法(2020)
  3. David Hallac;Nystrup,Peter;Boyd,Stephen:多元时间序列的贪婪高斯分割(2019)
  4. 孙强;江,白;朱,洪图;易卜拉欣,约瑟夫G.:硬阈值回归(2019)
  5. Aste,Tomaso;Di Matteo,T.:短时间序列稀疏因果网络检索(2017)
  6. Ollier,Edouard;Samson,Adeline;Delavene,Xavier;Viallon,Vivian:融合lasso惩罚非线性混合效应模型的SAEM算法:在药代动力学组比较中的应用(2016)
  7. Treister,Eran;Turek,Javier S.;Yavneh,Irad:稀疏优化的多级框架及其在逆协方差估计和逻辑回归中的应用(2016)
  8. van Wieringen,Wessel N.;Peeters,Carel F.W.:高维数据的逆协方差矩阵岭估计(2016)
  9. Martella,Francesca;Vicari,Donatella;Vichi,Maurizio:多元回归模型中的分区预测因子(2015)
  10. 穆罕默德·安巴里(El Anbari),穆罕默德(Mohammed);姆卡德里(Mkhadri),阿卜杜拉(Abdallah):结合(L_1)规范和基于相关性的惩罚的惩罚回归(2014年)
  11. Paul,Debashis;Aue,Alexander:统计学中的随机矩阵理论:回顾(2014)
  12. Rothman,Adam J.;Forzani,Liliana:关于加权桥惩罚高斯似然精度矩阵估计量的存在性(2014)
  13. Wang,Y.;Daniels,M.J.:有序数据的大协方差矩阵的计算有效分带以及与反Cholesky因子分带的连接(2014)
  14. Boonstra,Philip S.;Mukherjee,Bhramar;Taylor,Jeremy M.G.:具有多个预测因子的部分观测数据的贝叶斯收缩方法(2013)
  15. Cook,R.Dennis;Forzani,Liliana;Rothman,Adam J.:大量高维线性回归预测(2013)
  16. Hardin,Johanna;Garcia,Stephan Ramon;Golan,David:生成真实相关矩阵的方法(2013)
  17. Cook,R.Dennis;Forzani,Liliana;Rothman,Adam J.:在大量高维回归中估计预测因子的充分减少(2012年)
  18. Li,Ran;Wu,Baolin:稀疏正则化判别分析及其在微阵列中的应用(2012)
  19. Städler,Nicolas;Bühlmann,Peter:缺失值:稀疏逆协方差估计和稀疏回归的扩展(2012)
  20. Pourahmadi,Mohsen:协方差估计:GLM和正则化视角(2011)