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线性回归是利用数理统计中回归分析，来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法，运用十分广泛。其表达形式为y = w'x+e，e为误差服从均值为0的正态分布。
Reconciliating Bayesian and frequentist approaches to robustness against outliers
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Focused Relative Risk Information Criterion for Variable Selection in Linear Regression
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Transfer Learning of Linear Regression with Multiple Pretrained Models: Benefiting from More Pretrained Models via Overparameterization Debiasing
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Estimating Human Muscular Fatigue in Dynamic Collaborative Robotic Tasks with Learning-Based Models
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Linear Regression with Unknown Truncation Beyond Gaussian Features
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Modern approaches to building interpretable models of the property market using machine learning on the base of mass cadastral valuation
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High-dimensional analysis of ridge regression for non-identically distributed data with a variance profile
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Detecting Parameter Instabilities in Functional Concurrent Linear Regression
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Differentially Private Geodesic Regression
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Differentially Private Linear Regression and Synthetic Data Generation with Statistical Guarantees
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NP-hardness of p-adic linear regression
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An arithmetic method algorithm optimizing k-nearest neighbors compared to regression algorithms and evaluated on real world data sources
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Learning under Quantization for High-Dimensional Linear Regression
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Learning under Quantization for High-Dimensional Linear Regression
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Semi-supervised linear regression with missing covariates
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