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Exploring interactions in high-dimensional genomic data: an overview of Logic Regression, with applications

机译：探索高维基因组数据中的相互作用：逻辑回归及其应用概述

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Ruczinski Ingo; Kooperberg Charles; L. LeBlanc Michael;
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年度 2004
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1. Exploring interactions in high-dimensional genomic data: an overview of Logic Regression, with applications [J] . Ingo Ruczinski, Charles Kooperberg, Michael L. LeBlanc Journal of Multivariate Analysis: An International Journal . 2004,第1期

机译：探索高维基因组数据中的相互作用：逻辑回归及其应用概述
2. Bayesian feature selection for high-dimensional linear regression via the Ising approximation with applications to genomics [J] . Fisher Charles K., Mehta Pankaj Bioinformatics . 2015,第11期

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3. Bayesian feature selection for high-dimensional linear regression via the Ising approximation with applications to genomics [J] . Fisher Charles K., Mehta Pankaj Bioinformatics . 2015,第11期

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4. Knowledge-Guided Bayesian Support Vector Machine for High-Dimensional Data with Application to Analysis of Genomics Data [C] . Wenli Sun, Changgee Chang, Yize Zhao, IEEE International Conference on Big Data . 2018

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5. Approaches to reduce and integrate data in structured and high-dimensional regression problems in genomics. [D] . Liu, Yang. 2015

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6. Two-Sample Tests for High-Dimensional Linear Regression with an Application to Detecting Interactions [O] . Yin Xia, Tianxi Cai, T. Tony Cai -1

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7. Bayesian feature selection for high-dimensional linear regression via the Ising approximation with applications to genomics [O] . Charles K. Fisher, Pankaj Mehta 2015

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