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low-rank coefficient estimates
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面向特征分布数据的可伸缩高维多元线性回归
该论文提出了一种两阶段松弛贪心算法(TSRGA),用于对特征分布数据应用多元线性回归分析。TSRGA 的主要优势是其通信复杂度不依赖于特征维度,使其能够高度扩展到非常大的数据集。此外,对于多元响应变量,TSRGA 可以用于得到低秩系数估计。
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