An Update on Statistical Boosting in Biomedicine
المؤلفون المشاركون
Hepp, Tobias
Mayr, Andreas
Gefeller, Olaf
Hofner, Benjamin
Waldmann, Elisabeth
Meyer, Sebastian
المصدر
Computational and Mathematical Methods in Medicine
العدد
المجلد 2017، العدد 2017 (31 ديسمبر/كانون الأول 2017)، ص ص. 1-12، 12ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2017-08-02
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
12
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Statistical boosting algorithms have triggered a lot of research during the last decade.
They combine a powerful machine learning approach with classical statistical modelling, offering various practical advantages like automated variable selection and implicit regularization of effect estimates.
They are extremely flexible, as the underlying base-learners (regression functions defining the type of effect for the explanatory variables) can be combined with any kind of loss function (target function to be optimized, defining the type of regression setting).
In this review article, we highlight the most recent methodological developments on statistical boosting regarding variable selection, functional regression, and advanced time-to-event modelling.
Additionally, we provide a short overview on relevant applications of statistical boosting in biomedicine.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Mayr, Andreas& Hofner, Benjamin& Waldmann, Elisabeth& Hepp, Tobias& Meyer, Sebastian& Gefeller, Olaf. 2017. An Update on Statistical Boosting in Biomedicine. Computational and Mathematical Methods in Medicine،Vol. 2017, no. 2017, pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1142220
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Mayr, Andreas…[et al.]. An Update on Statistical Boosting in Biomedicine. Computational and Mathematical Methods in Medicine No. 2017 (2017), pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1142220
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Mayr, Andreas& Hofner, Benjamin& Waldmann, Elisabeth& Hepp, Tobias& Meyer, Sebastian& Gefeller, Olaf. An Update on Statistical Boosting in Biomedicine. Computational and Mathematical Methods in Medicine. 2017. Vol. 2017, no. 2017, pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1142220
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1142220
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر