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主成分回归分析principle component regression；PCR，以主成分为自变量进行的回归分析。是分析多元共线性问题的一种方法。用主成分得到的回归关系不像用原自变量建立的回归关系那样容易解释。
Subtraction-Based Tumor Segmentation and Lesion-Centered pCR Prediction for the MAMA-MIA Challenge
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Histopathology Multi-modal Embedding for Pathology Composed Retrieval
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How should we select test-negative controls? A causal perspective in the era of multiplex respiratory testing
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Machine Learning-Based Pre-Test Risk Stratification for PCR-Confirmed Chlamydia Using Patient-Reported Data and Urine Biomarkers
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PCR-CA: Parallel Codebook Representations with Contrastive Alignment for Multiple-Category App Recommendation
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Inferring infectiousness: a joint model of the within-host viral kinetics of SARS-CoV-2
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PCR: A Prefetch-Enhanced Cache Reuse System for Low-Latency RAG Serving
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Calibrated Principal Component Regression
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Regression and Dimension Reduction for Multivariate Mixed-Type Data via Semiparametric Gaussian Copula
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Gaussian and bootstrap approximations for functional principal component regression
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Evaluating Predictive Modeling Strategies for Predicting Individual Treatment Effects in Precision Medicine
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Highly Adaptive Principal Component Regression
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MATTER: Multiscale Attention for Registration Error Regression
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Spectrum-Aware Debiasing: A Modern Inference Framework with Applications to Principal Components Regression
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Uncertainty calibration for latent-variable regression models
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参考链接
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