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综合考虑基函数字典内的所有可能方程是不可行的,稀疏回归和贪婪算法是流行的解决方法。本文提出一种平衡综合性与效率的方法,通过综合判定系数和贝叶斯模型证据,全面搜索并在每次迭代中轻微缩减模型空间。实验结果显示该方法在辨识准确性方面优于其他方法。

通过全面 $oldsymbol {R^2}$ 淘汰和贝叶斯模型选择提高方程式学习中的识别准确性

BriefGPT - AI 论文速递
BriefGPT - AI 论文速递 · 2023-11-22T00:00:00Z
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