Accelerating Cross-Validation in Multinomial Logistic Regression with L1-Regularization
Accelerating Cross-Validation in Multinomial Logistic Regression with L1-Regularization
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使用 L1 正则化加速多项 Logistic 回归的交叉验证
DOI：
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发表时间：
2018
影响因子：
6
通讯作者：
Yoshiyuki Kabashima
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Tomoyuki Obuchi;Yoshiyuki Kabashima
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前馈神经网络中贝叶斯学习的平均场方法。
影响因子：
8.6
作者：
Opper;Winther
通讯作者：
Winther
影响因子：
7.9
作者：
Ando, Tomohiro;Tsay, Ruey
通讯作者：
Tsay, Ruey
DOI：
10.1088/1742-5468/2016/05/053304
发表时间：
2016-05-01
影响因子：
2.4
作者：
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通讯作者：
Kabashima, Yoshiyuki
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5.8
作者：
Friedman, Jerome;Hastie, Trevor;Tibshirani, Rob
通讯作者：
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用于概率建模的自适应和自平均 Thouless-Anderson-Palmer 平均场理论。
DOI：
10.1103/physreve.64.056131
发表时间：
2001
期刊：
Physical review. E, Statistical, nonlinear, and soft matter physics
影响因子：
--
作者：
M. Opper;O. Winther
通讯作者：
O. Winther