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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。
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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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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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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PCR-ORB: Enhanced ORB-SLAM3 with Point Cloud Refinement Using Deep Learning-Based Dynamic Object Filtering
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Breast Cancer Neoadjuvant Chemotherapy Treatment Response Prediction Using Aligned Longitudinal MRI and Clinical Data
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A PLS-Integrated LASSO Method with Application in Index Tracking
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参考链接
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