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牟唯嫣; 张辉; 陈建杰;
北京建筑大学理学院;
最小二乘; 均方误差; lasso;
机译:具有相关随机系数的多元线性回归模型中设计的最优性区域
机译:线性回归模型中基于先验的贝叶斯变量选择的一致性和最优性
机译:二次均值可微模型中贝叶斯估计的渐近最优性。
机译:看似无关线性回归模型的通用最小二乘估计的最优性和递推算法
机译:无线多天线延迟受限通信和无线网络中的渐近全局最优性。
机译:关于WSSMA和AR矢量源的低复杂性编码策略的渐近最优性
机译:线性回归模型选择全交叉验证的渐近最优性
机译:设计与时间自相关的鲁棒性。 I.渐近理论,位置最优性和线性回归
机译:多个线性回归-人工神经网络混合模型,用于预测能够形成人工神经网络的纯有机化合物的极性,并根据分子描述器中包含多个参数的值来描述人工神经网络
机译:多个线性回归-人工神经网络混合模型,用于预测能够基于分子模型值的分子描述值形成人工神经网络的纯有机化合物
机译:多个线性回归-人工神经网络混合模型,用于预测298.15K时纯有机化合物的饱和液体密度,从而可以将按点数计算的饱和点数转换为298的精确的神经网络,从而将精确的点数换算成298的整数。模型
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