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poisson regression
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基于泊松回归的 Levenshtein 距离嵌入 DNA 存储
使用泊松回归提出了一种基于神经网络的序列嵌入技术，通过将 Levenshtein 距离映射为嵌入向量之间的常规距离来解决问题，并在真实的 DNA 存储数据上证明了该方法相比于现有方法具有更高的性能。
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7 months ago
渐近性质的路线图及其在 COVID-19 数据中的应用
本篇文章研究了在固定设计下，不满足独立同分布假设的情况下，建立渐近性质的一般程序，并将其应用于许多统计应用中，最终通过使用 COVID-19 数据集对 Poisson 回归进行了实证分析。
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2 years ago
社交新闻聚合器中的人气与质量：对 Reddit 和 Hacker News 的研究
本文旨在探究文章在线受欢迎程度与其内在质量的关系，提出了一种基于泊松回归模型的质量估计方法，并通过 Reddit 和 Hacker News 平台的数据验证了该方法的有效性。结果表明，这种方法能够有效消除社交媒体的偏见，从而发现文章的受欢迎
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9 years ago
利用回归树方法识别出具有不同治疗效应的亚组
本研究介绍了三种新的回归树算法，它们利用了线性预测器作为处理方法，并使用卡方检验来探测残余模式和拟合不足。同时，算法还使用泊松回归来进行比例风险建模。利用引入的算法可以识别出作用显著变量的重要性，同时还可以构造区间以评估每个节点的治疗效果。
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10 years ago
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