会员服务
对于给定d个属性描述的示例x=（x1，x2，......，xd）,通过属性的线性组合来进行预测。一般的写法如下： f(x)=w'x+b,因此，线性模型具有很好的解释性（understandability，comprehensibility），参数w代表每个属性在回归过程中的重要程度。
Preconditioned Conjugate Gradient methods for the estimation of General Linear Models
Arxiv
0+阅读 · 10月16日
Optimality-Based Control Space Reduction for Infinite-Dimensional Control Spaces
Arxiv
0+阅读 · 10月16日
Universality of estimators for high-dimensional linear models with block dependency
Arxiv
0+阅读 · 10月11日
Uniformly most powerful tests in linear models
Arxiv
0+阅读 · 10月10日
A subsampling approach for large data sets when the Generalised Linear Model is potentially misspecified
Arxiv
0+阅读 · 10月7日
KL-BSS: Rethinking optimality for neighbourhood selection in structural equation models
Arxiv
0+阅读 · 10月5日
On Hypothesis Transfer Learning of Functional Linear Models
Arxiv
0+阅读 · 6月9日
Consistency of Bayes factors for linear models
Arxiv
0+阅读 · 5月16日
Embedding structures in continua: linear models and finite element discretizations
Arxiv
0+阅读 · 9月9日
Scalable Approximate Algorithms for Optimal Transport Linear Models
Arxiv
0+阅读 · 4月6日
Fractional binomial regression model for count data with excess zeros
Arxiv
0+阅读 · 7月31日
Physics-Informed Linear Model (PILM): Analytical Representations and Application to Crustal Strain Rate Estimation
Arxiv
0+阅读 · 7月17日
Physics-Informed Linear Model (PILM): Analytical Representations and Application to Crustal Strain Rate Estimation
Arxiv
0+阅读 · 7月16日
Physics-informed Gaussian Processes as Linear Model Predictive Controller
Arxiv
0+阅读 · 7月31日
Understanding In-Context Learning of Linear Models in Transformers Through an Adversarial Lens
Arxiv
0+阅读 · 8月5日
参考链接
父主题
有监督学习
数据分析
回归分析
子主题
线性回归
Softmax回归
对数几率回归（LR）
多项逻辑回归
微信扫码咨询专知VIP会员
Top