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Envelope-based sparse partial least squares

Guangyu Zhu · Zhihua Su刊期 2020-02-01 · 卷 48（1）The Annals of Statistics已编入正刊

基于包络模型的稀疏偏最小二乘AI 解读

Sparse partial least squares (SPLS) is widely used in applied sciences as a method that performs dimension reduction and variable selection simultaneously in linear regression. Several implementations of SPLS have been derived, among which the SPLS proposed in Chun and Keleş (J. R. Stat. Soc. Ser. B. Stat. Methodol. 72 (2010) 3–25) is very popular and highly cited. However, for all of these implementations, the theoretical properties of SPLS are largely unknown. In this…

正则化与变量选择
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