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高維度迴歸模型迭代降維演算法 = Dimension Reduction...

何婉瑜

高維度迴歸模型迭代降維演算法 = Dimension Reduction for High-Dimensional Regression By Iteratively Subgrouping Selection Procedure

Record Type:	Language materials, printed : monographic
Paralel Title:	Dimension Reduction for High-Dimensional Regression By Iteratively Subgrouping Selection Procedure
Author:	何婉瑜,
Secondary Intellectual Responsibility:	國立高雄大學
Place of Publication:	高雄市
Published:	國立高雄大學;
Year of Publication:	2023[民112]
Description:	v,45圖,表 : 30公分;
Subject:	維度縮減
Subject:	dimension reduction
Online resource:	https://handle.ncl.edu.tw/11296/en23rv
Notes:	113年4月8日公開
Notes:	參考書目: 葉33-34

高維度迴歸模型迭代降維演算法 = Dimension Reduction for High-Dimensional Regression By Iteratively Subgrouping Selection Procedure
何, 婉瑜

高維度迴歸模型迭代降維演算法 = Dimension Reduction for High-Dimensional Regression By Iteratively Subgrouping Selection Procedure / 何婉瑜撰 - 高雄市 : 國立高雄大學, 2023[民112]. - v,45 ; 圖,表 ; 30公分.
113年4月8日公開參考書目: 葉33-34.
維度縮減dimension reduction

高維度迴歸模型迭代降維演算法 = Dimension Reduction for High-Dimensional Regression By Iteratively Subgrouping Selection Procedure
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300 $a 113年4月8日公開
300 $a 參考書目: 葉33-34
314 $a 指導教授: 張志浩教授, 黃士峰教授
328 $a 碩士論文--國立高雄大學統計學研究所
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610 0 $a 維度縮減 $a 高維度迴歸模型 $a 變數選取
610 1 $a dimension reduction $a high-dimensional regression model $a variable selection
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