现代稀疏线性回归

sparsereg的Python项目详细描述


travispypicodecovzenodo

sparsereg是现代稀疏(正则)回归的集合 算法。

安装

pip install sparsereg

引文

如果您使用sparsereg,请考虑引用:

@misc{markus_quade_sparsereg,
  author       = {Markus Quade},
  title        = {sparsereg - collection of modern sparse regression algorithms},
  month        = feb,
  year         = 2018,
  doi          = {10.5281/zenodo.1173754},
  url          = {https://github.com/ohjeah/sparsereg}
}

实现的算法

  • McConaghy,T.(2011年)。ffx:快速、可伸缩、确定性的符号 回归技术。遗传规划理论与实践九, 235-260页。DOI: 10.1007/978-1-4614-1770-5_13
  • 布伦顿,史蒂文L,约书亚L普罗克托,和J内森库茨。 “通过稀疏识别从数据中发现控制方程 非线性动力系统〉,《国家科学院学报》 科学113.15(2016):3932-3937。DOI: 10.1073/pnas.1517384113
  • 自举自适应阈值选择 统计模型选择与估计〉,arxiv预印本 ARXIV:1505.03511(2015年)。
  • 伊格纳西奥·阿纳尔多、乌纳·梅·奥雷利和卡扬·维拉马切内尼。 “通过特征综合建立预测模型。”载于 2015年遗传与进化计算年会 (Gecco'15),萨拉·席尔瓦(编辑)。ACM,纽约,纽约,美国,983-990。DOI: 10.1145/2739480.2754693

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