示例画廊

这里有很多例子，你可以按照这些例子来做你想做的事情。

线性模型及其变体

广义线性模型

生存模型

融合模型

图形模型

杂项

稀疏级别选择

• 1. 线性模型及其变体
  • 1.1. 线性回归
  • 1.2. 使用平方根损失的线性回归
  • 1.3. 鲁棒回归
  • 1.4. 分位数回归和期望回归
  • 1.5. 线性混合模型
  • 1.6. 非负最小二乘法
  • 1.7. 等渗回归
• 2. 广义线性模型
  • 2.1. 逻辑回归
  • 2.2. 泊松回归
  • 2.3. 伽马回归
  • 2.4. 多重响应线性回归
  • 2.5. 多项逻辑回归
  • 2.6. 多重响应非负恒等链接泊松模型
• 3. 生存模型
  • 3.1. Aalen的加性风险模型
  • 3.2. Cox的比例风险模型
  • 3.3. 多变量失效时间模型
  • 3.4. 竞争风险模型
• 4. 融合模型
  • 4.1. 一维趋势过滤
  • 4.2. 带有周期成分的分段线性趋势过滤
  • 4.3. 空间趋势过滤
  • 4.4. DFS-图-趋势-过滤
• 5. 图形模型
  • 5.1. 稀疏高斯精度矩阵
  • 5.2. 稀疏精度矩阵
  • 5.3. 稀疏伊辛模型
• 6. 其他
  • 6.1. 通过HSIC-SCOPE进行非线性特征选择
  • 6.2. 投资组合选择
  • 6.3. 组合数据的相关性推断
  • 6.4. 使用焦点损失对不平衡标签进行分类
  • 6.5. 基于样本的聚类
• 7. 稀疏级别选择
  • 7.1. 支持的信息准则和交叉验证