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线性回归是利用数理统计中回归分析，来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法，运用十分广泛。其表达形式为y = w'x+e，e为误差服从均值为0的正态分布。
An Efficient Dual ADMM for Huber Regression with Fused Lasso Penalty
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Advanced Displacement Magnitude Prediction in Multi-Material Architected Lattice Structure Beams Using Physics Informed Neural Network Architecture
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Linear Shrinkage Convexification of Penalized Linear Regression With Missing Data
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Estimation and inference of high-dimensional partially linear regression models with latent factors
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Simple proof of robustness for Bayesian heavy-tailed linear regression models
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PRIMO: Private Regression in Multiple Outcomes
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Outlier-Bias Removal with Alpha Divergence: A Robust Non-Convex Estimator for Linear Regression
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Optimal Trading of a Charging-Station Company in Auction Markets for Electricity
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Fréchet regression for multi-label feature selection with implicit regularization
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Potential weights and implicit causal designs in linear regression
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The Fragility of Sparsity
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On estimation of skewed stable linear regression
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HNCI: High-Dimensional Network Causal Inference
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Robust inference for linear regression models with possibly skewed error distribution
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Adaptive Ridge Approach to Heteroscedastic Regression
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