机译:高特征核化套索的高维特征选择
Yahoo Labs, 701 1st Ave., Sunnyvale, CA 94098, U.S.A. makotoy@yahoo-inc.com;
University College London, Alexandra House, 17 Queen Square, London, WC1N 3AR, U.K. wittawatj@gmail.com;
Disney Research Pittsburgh, Pittsburgh, PA 15213, U.S.A. lsigal@disneyresearch.com;
Carnegie Mellon University, Pittsburgh, PA 15213, U.S.A. epxing@cs.cmu.edu;
Tokyo Institute of Technology O-okayama, Meguro-ku, Tokyo, 152-8552, Japan sugi@cs.titech.ac.jp;
机译:基于套索正则化的自适应特征选择算法,用于治疗瞬态测试建模的高维不确定性量化
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
机译:通过优化的内核互信息进行高维监督特征选择
机译:组套索正则化多核学习用于异构特征选择
机译:核空间中扩展特征选择算法用于显式特征选择的研究
机译:基于卢斯的错过高维二进制模型和随机回归程序的选择一致性
机译:高特征核化套索的高维特征选择