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ols regression
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超出寻常:针对协变量转移的光谱自适应回归
设计深度神经网络分类器,能够在与可用训练数据不同的分布上具有强健性,是机器学习研究中的一个活跃领域。然而,回归的世纪问题 - 即建模连续目标的类似问题 - 仍然相对未经探索。为了解决这个问题,我们回归到第一原理,并分析了最小二乘回归的封闭形
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6 months ago
假设检验与机器学习:使用 Cohen 的 f2 解释深度人工神经网络中的变量效应
本文提出了一种基于现有的可解释人工智能(XAI)方法的、适用于机器学习的无模型假设检验框架,其中利用 Fisher 的变量置换算法计算等效于 OLS 回归模型的 Cohen's f2 的效应量度量,并将 Mann-Kendall 检验和 T
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a year ago
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