机译:具有高LASSO先验的全贝叶斯逻辑回归用于高维特征选择
Univ Saskatchewan, Dept Math & Stat, Saskatoon, SK S7N5E6, Canada;
Univ Calif Riverside, Dept Stat, Riverside, CA 92521 USA;
High-dimensional; feature selection; non-convex penalties; horseshoe; heavy-tailed prior; hyper-LASSO priors; MCMC; Hamiltonian Monte Carlo; Gibbs sampling; fully Bayesian;
机译:用于极高维特征选择的Minimax稀疏Logistic回归
机译:贝叶斯特征选择通过Ising近似进行高维线性回归及其在基因组学中的应用
机译:贝叶斯特征选择通过Ising近似进行高维线性回归及其在基因组学中的应用
机译:使用L_1-Rugalized Logistic回归选择高维图形模型选择
机译:高维微阵列数据分类中基因选择的一般惩罚逻辑回归
机译:贝叶斯超LASSO分类用于特征选择及其在子宫内膜癌RNA-seq数据中的应用
机译:具有Hyper-Lasso priors的完全贝叶斯Logistic回归 高维特征选择