机译:结构化加性回归中的贝叶斯正则化:收缩,平滑和预测变量选择的统一观点
Department of Statistics, Ludwig-Maximilians-University, Munich, Germany;
rnDepartment of Mathematics, Carl von Ossietzky University, Oldenburg, Germany;
rnDepartment of Statistics, Ludwig-Maximilians-University, Munich, Germany;
conditionally gaussian priors; lasso; MCMC; P-splines; spike and slab prior; structured additive regression;
机译:高维结构化加性回归模型:贝叶斯正则化,平滑和预测性能
机译:结构加性条件copula回归模型中的同时推断:统一贝叶斯方法
机译:在结构化加性回归模型中同时选择变量和平滑参数
机译:基于机器学习的回归的统一特征选择和超参数贝叶斯优化
机译:使用贝叶斯加性树和回归树进行贝叶斯分类。
机译:具有网络结构预测变量的回归模型的联合贝叶斯变量和图选择
机译:高维结构化加性回归模型:贝叶斯正则化,平滑和预测性能