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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。
Closed-form $\ell_r$ norm scaling with data for overparameterized linear regression and diagonal linear networks under $\ell_p$ bias
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Large multi-response linear regression estimation based on low-rank pre-smoothing
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Adaptive randomized pivoting and volume sampling
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Transfer Learning for Moderate-Dimensional Ridge-Regularized Robust Linear Regression
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Distribution-dependent Generalization Bounds for Tuning Linear Regression Across Tasks
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SMART: A Spectral Transfer Approach to Multi-Task Learning
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Dynamic linear regression models for forecasting time series with semi long memory errors
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Confidence Intervals for Linear Models with Arbitrary Noise Contamination
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Learning Linear Regression with Low-Rank Tasks in-Context
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Statistics 101, 201, and 202: Three Shiny Apps for Teaching Probability Distributions, Inferential Statistics, and Simple Linear Regression
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Expectation Maximization (EM) Converges for General Agnostic Mixtures
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Two-stage Least Squares with Clustered Data under the Local Average Treatment Effect Framework
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On the Prediction Suboptimality of the Lasso
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Differentially Private Estimation and Inference in High-Dimensional Regression with FDR Control
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