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...

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Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:Statistics and computing Jg. 33; H. 2
1. Verfasser: Chen, Li-Pang
Format: Journal Article
Sprache:Englisch
Veröffentlicht: New York Springer US 01.04.2023
Springer Nature B.V
Schlagworte:
ISSN:0960-3174, 1573-1375
Online-Zugang:Volltext
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