Data Augmentation; EM algorithm; Regression; Small sample;
机译:数据集不足的反向蒙特卡洛建模的采样算法的修改
机译:对于受访者驱动的采样数据,非加权回归模型的性能优于加权回归技术:模拟研究的结果
机译:使用经典回归和ARIMA模型比较实时纳米颗粒采样数据的数据分析程序
机译:小型样本回归:数据不足建模
机译:在数据不足的情况下使用回归和蒙特卡洛模拟来预测电力需求
机译:对于受访者驱动的采样数据非加权回归模型的性能优于加权回归技术:模拟研究的结果
机译:图6:Boxpots比较了偏最小二乘回归(PLSR)和立体师回归树模型的性能在使用各种校准采样大小和区域数据集中的采样算法预测土壤属性中的性能。