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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
渐近验证；偏差和风险分析；集成子空间策略；高维稀疏模型；整合数据；蒙特卡罗模拟；惩罚、预测试和缩减策略；岗位选择和评估；相对预测误差；筛选和清洁策略
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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{{ truncateString('Ahmed, Ejaz', 18)}}的其他基金
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
- 批准号：
RGPIN-2017-05228 - 财政年份：2020
- 资助金额：
$ 3.13万 - 项目类别：
Discovery Grants Program - Individual
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2327619 - 财政年份：2023
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22K17960 - 财政年份：2022
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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
- 批准号：
RGPIN-2017-05228 - 财政年份：2022
- 资助金额：
$ 3.13万 - 项目类别：
Discovery Grants Program - Individual
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先进反应堆预测精度的提高：基于主动子空间方法的精确鲁棒截面调整方法
- 批准号：
21K04940 - 财政年份：2021
- 资助金额：
$ 3.13万 - 项目类别：
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CAREER: Inference for High-Dimensional Structures via Subspace Learning: Statistics, Computation, and Beyond
职业：通过子空间学习推理高维结构：统计、计算及其他
- 批准号：
2203741 - 财政年份：2021
- 资助金额：
$ 3.13万 - 项目类别：
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Development of a closed-loop subspace identification method with accuracy assurance
一种精度保证的闭环子空间识别方法的开发
- 批准号：
21K04124 - 财政年份：2021
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- 批准号：
2053697 - 财政年份：2021
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