高維度(high-dimensional data)、遷移學習(transfer learning)、正交貪婪演算法(orthogonal greedy algorithm)、線性迴歸(linear regression)、模型選擇(model selection)

機器學習(Machine_learning)、特徵選擇(Feature selection)、柴比雪夫貪婪演算法(Chebyshev's greedy algorithm)、平均治療效應(Average treatment effect)、雙重穩健性(Double robustness)、多重穩健性(Multiple robustness)、稀疏性(Sparsity)、平方可加(Square summability)

高維度低樣本的邏輯迴歸(High dimension low sample size logistic regression)、加權正交貪婪算法(Weighted orthogonal greedy algorithm)、高維信息準則(High-dimensional informational criterion)、模型選擇(Model selection)

高維度(High-Dimensional)、模型選擇(Model-Selection)、遷移學習(Transfer-Learning)、純粹貪婪演算法(Pure-Greedy-Algorithm)、柴比雪夫貪 婪演算法(ChebyShev-Greedy-Algorithm)

高維度(High-Dimensional)、模型選擇(Model Selection)、遷移學習(Transfer Learning)、純粹貪婪演算法(Pure Greedy Algorithm)、柴比雪夫貪婪演算法(ChebyShev Greedy Algorithm)

物理活動(physical activity)、心血管疾病(cardiovascular disease)、研究間變異(between-study variance)、統合性分析(meta-analysis)、網絡式統合性分析(network meta-analysis)、外溢回饋(spillover)

模型選擇(Model selection)、主分層因果分析(Principal stratification causal inference)、三重穩健估計量(Multiply robust estimator)、訊息準則(information criterion)

深度學習(COVID-19)、聯邦學習(Deep learning)、醫學影像(Federted learning)

投資組合(portfolio)、套利定價理論(arbitrage pricing theory)、三因子模型(three-factor model)、統計模型(statistical model)、神經網路模型(neural network)

模型選擇(model selection)、異質變異數(heteroscedasticity)、非平穩高維度 ARX 模型(non-stationary high-dimensional autoregressive exogenous model)、訊息準則(information criterion)、廣義自我迴歸條件異質性模型(GARCH)、GJR-GARCH(GJR-GARCH)

條件異質變異(conditional heteroscedasticity)、高維度(high-dimensionality)、訊息準則(information criterion)、模型選擇(model selection)、正交貪婪演算法(orthogonal greedy algorithm)、時間序列(time series)

絕對值(Information criterion)、自回歸模型(Least deviation estimation)、模型選擇(Autoregressive model)

可贖回債券(Callable Bond)、利率模型(Hull-White Model)、利率三元樹(Black-Karasinski Model)、校正參數(Interest Rate Tree)、參數因時而變(Parameters Calibration)

因果推論(Causal Inference)、異質性因果效應(Heterogeneous Treatment Effect)、高維度含交互作用項資料(High Dimensional Data With Interactions)、特徵選取(Feature Selection)

二次多項分類器(Quadratic Multiform Separation)、自適應動差估計(QMS)、監督式學習(Adam)、分類模型(Supervised Learning)

變量選擇(variable selection)、多元邏輯斯迴歸模型(multinomial logistic regression model)、柴比雪夫貪婪演算法(Chebyshev greedy algorithm)、高維度信息準則(high-dimensional information criterion)

高等教育(Higher education)、大學畢業生(College graduates)、生涯選擇(Career choice)

動態因子模型(Dynamic factor model)、降低維度(dimension reduction)、頻譜密度分析(spectral density analysis)、lag h 共變異矩陣(lag h covariance matrix)、因子的數量(number of factors)、模型選擇(model selection)

集群柴比雪夫貪婪演算法(Group-CGA-algorithm)、函數結構(functional-structured)、變量選擇(variable-selection)、柴比雪夫貪婪演算法(Chebyshev-greedy-algorithm)、高維度信息準則(high-dimensional-information-criterion)

高維變數選取(High-dimensional variable selection)、牛頓法(Newton-Raphson Method)、時間序列(Time Series)

向量自我回歸(Vector-autoregression)、即時偵測(Real-time)、長記憶(long-memory)

零膨脹泊松(Zero-inflated Poisson)、零膨脹二項式(zero-inflated binomial)、柴比雪夫貪婪演算法(Chebyshev greedy algorithm)、高維度信息準則(high-dimensional information criterion)、變量選擇(variable selection)、模型選擇(model selection)

自我相關條件模型(Conditional autoregressive model)、同步相關條件模型(simultaneous autoregressive model)、空間統計(model selection)、模型選擇(spatial statistics)、高維度訊息準則(orthogonal greedy algorithm)、正交貪婪演算法(Chebyshev greedy algorithm)、柴比雪夫貪婪演算法(lattice data)

異質變異(Heteroscedasticity)、高維度(High-Dimensional)、模型選擇(Model Selection)、正交貪婪演算法(Orthogonal greedy algorithm)、柴比雪夫貪婪演算法(Chebyshev greedy algorithm)

極限梯度提升(extreme gradient boosting)、高維度訊息準則(high-dimensional information criterion)、模型選擇(model selection)

倖存分析(Cox model screening)、模式選取(Sure Screening)、高維度資料(Variable selection consistency)、柴比雪夫貪婪演算法(Sure independence screening)

柴比雪夫貪婪演算法(Chebyshev greedy algorithm)、高維度訊息準則(high-dimensional information criterion)、模型選擇(model selection)

弱正交貪婪演算法(Weak orthogonal greedy algorithm)、多步正交貪婪演算法(Multi-step orthogonal greedy algorithm)、高維度訊息準則(High-dimensional information criterion)、模型選擇(Model selection)