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【24h】

Fast orthogonal least squares algorithm for efficient subset model selection

机译:快速正交最小二乘算法,用于有效的子集模型选择

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摘要

An efficient implementation of the orthogonal least squares algorithm for subset model selection is derived. Computational complexity of the algorithm is examined and the result shows that this new fast orthogonal least squares algorithm significantly reduces computational requirements.
机译:推导了用于子集模型选择的正交最小二乘算法的有效实现。研究了该算法的计算复杂度,结果表明该新的快速正交最小二乘算法显着降低了计算需求。

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