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2013-05-23 12:21
求翻译：where y∈Rn represents the response vector, X = [x1, . . . , xn] T∈R n×d represents the design matrix,∈Rn represents an independent random noise vector, and Id is the d by d identity matrix. To cope with the noise accumulation issue, when the dimension d is comparable to or larger than the sample size n, it is popular t是什么意思？ 待解决
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where y∈Rn represents the response vector, X = [x1, . . . , xn] T∈R n×d represents the design matrix,∈Rn represents an independent random noise vector, and Id is the d by d identity matrix. To cope with the noise accumulation issue, when the dimension d is comparable to or larger than the sample size n, it is popular t
问题补充： |
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2013-05-23 12:21:38
其中，y∈RN表示响应向量x = [X1，。 。 。里，xn] T∈RN×d表示设计矩阵，∈RN代表一个独立的随机噪声向量，id是对d用d单位矩阵。应对噪声积累问题，当维数d相当或比样品大小为n时，这是受欢迎的假设，只有小数量的变量向响应，也就是说，β是一个稀疏向量。根据本稀疏假设，变量的选择可以进行，以避免噪声积累，提高预测的性能，以及提升模型与吝啬代表性的可解释性。
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2013-05-23 12:23:18
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2013-05-23 12:24:58
那里y∈Rn代表反应传染媒介， X = (x1。 . . xn) T∈R n×d代表设计矩阵， ∈Rn代表独立随机噪声传染媒介，并且Id是d由d单位矩阵。 要应付噪声储积问题，当维度d大于样本大小n时可比较与或，它是普遍的假设，仅很小数量的可变物对反应贡献，即， β是稀稀落落的传染媒介。 在之下这个sparsity假定，易变的选择可以被举办避免噪声储积，改进预言表现，并且提高模型的interpretability与节俭表示法。
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2013-05-23 12:26:38
其中 y∈Rn 表示响应向量，X = [x 1，......，xn] T∈R n × d 表示设计矩阵、 ∈Rn 表示独立随机噪声向量，和 Id 是 d 由 d 恒等矩阵。为应付噪声积累问题，相当于或大于样本大小 n 维度 d 时，它是流行假设，只有少量的变量有助于反应，即，β 是一个稀疏的向量。根据这种稀疏度假设，可以进行变量选择，以避免噪声积累、 提高性能的预测，以及加强与吝啬表示模型的可解释性。
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2013-05-23 12:28:18
其中y∈rn表示响应矢量、x=[x1。 。 。 ,xn]t∈r n×D表示设计矩阵,∈rn代表一个独立的随机噪声矢量和ID是D,D身份矩阵。 为应付该噪声积累问题上,当尺寸D是相当于或大于样本大小n,它是流行,假定只有一个小号的变量有助于反应,即β是一个稀疏矩阵向量。 这稀疏的假设、变量选择可避免噪声积累,改善性能的预测,以及增强的可解释性的模型的代表与吝啬。
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