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Semi-supervised empirical Bayes group-regularized factor regression

Magnus M. Münch · Mark A. van de Wiel · Aad W. van der Vaart · Carel F. W. Peeters首次提交 2021-04-06 · 修订 2021-04-06 · v1arXiv预印本

半监督经验贝叶斯分组正则化因子回归AI 解读

The features in high dimensional biomedical prediction problems are often well described with lower dimensional manifolds. An example is genes that are organised in smaller functional networks. The outcome can then be described with the factor regression model. A benefit of the factor model is that is allows for straightforward inclusion of unlabeled observations in the estimation of the model, i.e., semi-supervised learning. In addition, the high dimensional features in…

贝叶斯正则化与变量选择因子模型

关联记录被引 4 次 ↗OpenAlex · 核验 2026-09-30

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