Zobrazeno 1 - 5
of 5
pro vyhledávání: '"Kpogbezan, Gino B."'
We introduce a sparse high-dimensional regression approach that can incorporate prior information on the regression parameters and can borrow information across a set of similar datasets. Prior information may for instance come from previous studies
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1901.10217
Autor:
Kpogbezan, Gino B., van der Vaart, Aad W., van Wieringen, Wessel N., Leday, Gwenaël G. R., van de Wiel, Mark A.
Reconstruction of a high-dimensional network may benefit substantially from the inclusion of prior knowledge on the network topology. In the case of gene interaction networks such knowledge may come for instance from pathway repositories like KEGG, o
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1605.07514
Autor:
Leday, Gwenaël G. R., de Gunst, Mathisca C. M., Kpogbezan, Gino B., Van der Vaart, Aad W., Van Wieringen, Wessel N., Van de Wiel, Mark A.
Reconstructing a gene network from high-throughput molecular data is often a challenging task, as the number of parameters to estimate easily is much larger than the sample size. A conventional remedy is to regularize or penalize the model likelihood
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1510.03771
Autor:
Leday, Gwenaël G. R., de Gunst, Mathisca C. M., Kpogbezan, Gino B., van der Vaart, Aad W., van Wleringen, Wessel N., van de Wiel, Mark A.
Publikováno v:
The Annals of Applied Statistics, 2017 Mar 01. 11(1), 41-68.
Externí odkaz:
http://www.jstor.org/stable/44250289
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.