剧集
**rags2ridges**：精确矩阵的网络建模的一站式
替换为 Carel Peeters
useR！2017： **rags2ridges**： Netwo 的一站式...
关键字：数据集成、图形建模、高维精度矩阵估计;网络
网页： https://CRAN.R-project.org/package=rags2ridgeshttps://github.com/CFWP/rags2ridges
联系人： cf.peeters@vumc.nl
通过图形建模，在基于数据的网络重建中发现了反协变矩阵（即精度矩阵）的当代用途。 图形模型将随机矢量的概率分布与表示构成随机变量之间的条件依赖关系的图形合并。 rags2ridges 包在变量数相对于样本大小的设置中启用对精度矩阵的 L2 惩罚化（即 ridge）估计。 因此，它是一个包，其中高维（HD）数据满足网络。
演讲将概述 rags2ridges 包。 具体而言，它将显示包是一次性的，因为它提供从 HD 数据提取、可视化和分析网络的功能。 此外，它将表明，该包为 HD 数据的垂直（跨数据集）和水平（跨平台）集成提供了基于 omics 试验的基础。 最后，但至少，它将解释为什么许多说唱音乐家说，一个人应该“得到 脊，或死尝试”。
参考 https://arxiv.org/abs/1509.07982
https://arxiv.org/abs/1608.04123
http://dx.doi.org/10.1016/j.csda.2016.05.012
useR！2017： **rags2ridges**： Netwo 的一站式...
关键字：数据集成、图形建模、高维精度矩阵估计;网络
网页： https://CRAN.R-project.org/package=rags2ridgeshttps://github.com/CFWP/rags2ridges
联系人： cf.peeters@vumc.nl
通过图形建模，在基于数据的网络重建中发现了反协变矩阵（即精度矩阵）的当代用途。 图形模型将随机矢量的概率分布与表示构成随机变量之间的条件依赖关系的图形合并。 rags2ridges 包在变量数相对于样本大小的设置中启用对精度矩阵的 L2 惩罚化（即 ridge）估计。 因此，它是一个包，其中高维（HD）数据满足网络。
演讲将概述 rags2ridges 包。 具体而言，它将显示包是一次性的，因为它提供从 HD 数据提取、可视化和分析网络的功能。 此外，它将表明，该包为 HD 数据的垂直（跨数据集）和水平（跨平台）集成提供了基于 omics 试验的基础。 最后，但至少，它将解释为什么许多说唱音乐家说，一个人应该“得到 脊，或死尝试”。
参考 https://arxiv.org/abs/1509.07982
https://arxiv.org/abs/1608.04123
http://dx.doi.org/10.1016/j.csda.2016.05.012
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