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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。
Exact Recovery Thresholds for Weighted Data Selection in Vector-Valued Linear Regression
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Exact Risk Ratios for Weighted Data Selection in Linear Regression
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Large multi-response linear regression estimation based on low-rank pre-smoothing
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Prediction-Powered Linear Regression: A Balance Between Interpretation and Prediction
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A Tutorial on Bayesian Analysis of Linear Shock Compression Data
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Asymptotic Theory of $K$-fold Cross-validation in Lasso and the validity of Bootstrap
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Restricted nonlinear shrinkage of high-dimensional residual covariance matrices in multivariate regressions
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Rényi's $α$-divergence variational Bayes for spike-and-slab high-dimensional linear regression
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Groupwise Predictor Envelope Models for Multivariate Linear Regression
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Training Diagonal Linear Networks with Stochastic Sharpness-Aware Minimization
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Nonparametric Estimation under General Nonlinear ODE Constraints: A Comparison with Parametric ODE-Fitting Methods
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Linear Regression under Missing or Corrupted Coordinates
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Co-clustering of Response and Covariate Variables by Tri-Factorizing Their Non-negative Regression Coefficient Matrix
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Escaping Model Collapse via Synthetic Data Verification: Near-term Improvements and Long-term Convergence
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In-context learning of closed form solution to simple linear regression task using transformer with linear self-attention
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参考链接
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