藤蔓

R包GAMBoost：基于似然boosting的广义线性和加性模型。该软件包提供了使用惩罚B样条函数通过基于似然的boosting拟合广义线性模型和广义加性模型的例程

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  1. Andreas Mayr；Benjamin Hofner；Elisabeth Waldmann；Hepp，Tobias；Meyer，Sebastian；Gefeller，Olaf：生物医学统计促进的最新进展（2017）
  2. De Bin，Riccardo:Boosting in Cox regression:基于可能性和基于模型的方法的比较，重点放在R-packages\textITCOxBoostStand\textitmboost（2016）
  3. Porzelius，Christine；Johannes，Marc；Binder，Harald；Beißbarth，Tim：利用患者风险预测分类方法中分子相互作用的外部知识的支持信息（2011年）
  4. Brian Kriegler；Berk，Richard:洛杉矶无家可归者的小区域估计：成本敏感随机梯度提升的应用（2010）
  5. Bühlmann，Peter；Hothorn，Torsten：Boosting算法：正则化、预测和模型拟合（2007）