Title Selecting Variable Subsets

نویسندگان

  • Jorge Orestes Cerdeira
  • Pedro Duarte Silva
چکیده

anneal . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2 ccr12.coef . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13 gcd.coef . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15 genetic . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16 glhHmat . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25 glmHmat . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32 improve . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36 ldaHmat . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45 leaps . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 47 lmHmat . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 57 rm.coef . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 64 rv.coef . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 66 tau2.coef . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 67 trim.matrix . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 69

برای دانلود متن کامل این مقاله و بیش از 32 میلیون مقاله دیگر ابتدا ثبت نام کنید

ثبت نام

اگر عضو سایت هستید لطفا وارد حساب کاربری خود شوید

منابع مشابه

Package 'subselect' Title Selecting Variable Subsets

August 29, 2013 Version 0.12-3 Date 2013-07-05 Title Selecting variable subsets Author Jorge Orestes Cerdeira ,Pedro Duarte Silva ,Jorge Cadima ,Manuel Minhoto Maintainer Jorge Cadima Description A collection of functions which (i) assess the quality of variable subsets as surrogates for a full...

متن کامل

The subselect R package

The subselect package addresses the issue of variable selection in different statistical contexts, among which exploratory data analyses; univariate or multivariate linear models; generalized linear models; principal components analysis; linear discriminant analysis, canonical correlation analysis. Selecting variable subsets requires the definition of a numerical criterion which measures the qu...

متن کامل

Partial Symmetry Breaking

In this paper we define partial symmetry breaking, a concept that has been used in many previous papers without being the main topic of any research. This paper is the first systematic study of partial symmetry breaking in constraint programming. We show experimentally that performing symmetry breaking with only a subset of all symmetries can result in greatly reduced run-times. We also look at...

متن کامل

Structure Cognizant Pseudo Relevance Feedback

We propose a structure cognizant framework for pseudo relevance feedback (PRF). This has an application, for example, in selecting expansion terms for general search from subsets such as Wikipedia, wherein documents typically have a minimally fixed set of fields, viz., Title, Body, Infobox and Categories. In existing approaches to PRF based expansion, weights of expansion terms do not depend on...

متن کامل

Random subsets of self-affine fractals

We find the almost sure Hausdorff and box-counting dimensions of random subsets of self-affine fractals obtained by selecting subsets at each stage of the hierarchical construction in a statistically self-similar manner.

متن کامل

ذخیره در منابع من


  با ذخیره ی این منبع در منابع من، دسترسی به آن را برای استفاده های بعدی آسان تر کنید

برای دانلود متن کامل این مقاله و بیش از 32 میلیون مقاله دیگر ابتدا ثبت نام کنید

ثبت نام

اگر عضو سایت هستید لطفا وارد حساب کاربری خود شوید

عنوان ژورنال:

دوره   شماره 

صفحات  -

تاریخ انتشار 2004