De-noising boosting methods for variable selection and estimation subject to error-prone variables

Boosting is one of the most powerful statistical learning methods that combines multiple weak learners into a strong learner. The main idea of boosting is to sequentially apply the algorithm to enhance its performance. Recently, boosting methods have been implemented to handle variable selection. Ho...

Celý popis

Uloženo v:
Podrobná bibliografie
Vydáno v:Statistics and computing Ročník 33; číslo 2
Hlavní autor: Chen, Li-Pang
Médium: Journal Article
Jazyk:angličtina
Vydáno: New York Springer US 01.04.2023
Springer Nature B.V
Témata:
ISSN:0960-3174, 1573-1375
On-line přístup:Získat plný text
Tagy: Přidat tag
Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!
Buďte první, kdo okomentuje tento záznam!
Nejprve se musíte přihlásit.