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Ensemble subspace, penalty, pretest, and shrinkage strategies for high dimensional data
高维数据的集成子空间、惩罚、预测试和收缩策略
基本信息
- 批准号：RGPIN-2017-05228
- 负责人：
- 金额：$ 3.13万
- 依托单位：
- 依托单位国家：加拿大
- 项目类别：Discovery Grants Program - Individual
- 财政年份：2021
- 资助国家：加拿大
- 起止时间：2021-01-01 至 2022-12-31
- 项目状态：已结题
- 来源：
- 关键词：
项目摘要
Asyptotic validation; Bias and risk analysis; Ensemble subspace strategies; High dimensional sparse models; Integrating data; Monte Carlo simulation; Penalty, pretest and shrinkage strategies; Post selection and estimation; Relative prediction error; Screen and clean strategies
亚太验证；偏见和风险分析；集合子空间策略；高维稀疏模型；集成数据；蒙特卡洛模拟；处罚，预测试和收缩策略；后选择和估计；相对预测错误；屏幕和清洁策略
项目成果
期刊论文数量（0）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（0）
专利数量（0）
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