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【2h】

An orthogonal forward regression technique for sparse kernel density estimation

机译：一种用于稀疏核密度估计的正交正演回归技术

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作者
Chen S.; Hong X.; Harris C.J.;
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作者单位

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年度 2008
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原文格式 PDF
正文语种 {"code":"en","name":"English","id":9}
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2. An orthogonal forward regression technique for sparse kernel density estimation [J] . S. Chen, X. Hong, C.J. Harris Neurocomputing . 2008,第4a6期

机译：稀疏核密度估计的正交正向回归技术
3. Sparse kernel density construction using orthogonal forward regression with leave-one-out test score and local regularization [J] . Sheng Chen, Xia Hong, Harris C.J. IEEE transactions on systems, man, and cybernetics. Part B, Cybernetics . 2004,第4期

机译：使用带有留一法测试得分和局部正则化的正交正向回归进行稀疏内核密度构造
4. A Forward-Constrained Regression Algorithm for Sparse Kernel Density Estimation [J] . Xia Hong, Sheng Chen, Harris C.J. IEEE Transactions on Neural Networks . 2008,第1期

机译：稀疏核密度估计的前向约束回归算法
5. Kernel Density Construction Using Orthogonal Forward Regression [C] . Sheng Chen, Xia Hong, Chris J. Harris International Conference on Intelligent Data Engineering and Automated Learning(IDEAL 2004); 20040825-20040827; Exeter; GB . 2004

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6. Kernel Density Estimation Techniques for Monte Carlo Reactor Analysis. [D] . Burke, Timothy P. 2016

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8. Sparse kernel density construction using orthogonal forward regression with leave-one-out test score and local regularization [O] . Chen S., Hong X., Harris C.J. 2004

机译：采用正交前向回归的留下一次性测试得分和局部正则化的稀疏核密度构建

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