日期 影响因子
日期:
2020 年 — 2026 年
2020
2021
2022
2023
2024
2025
2026
影响因子:
–

Inferring Protein Sequence-Function Relationships with Large-Scale Positive-Unlabeled Learning.

利用大规模正样本无标签学习推断蛋白质序列-功能关系

期刊:Cell Systems
影响因子:7.7
doi:10.1016/j.cels.2020.10.007
Song Hyebin, Bremer Bennett J, Hinds Emily C, Raskutti Garvesh, Romero Philip A
免疫/内分泌
发表日期：2021
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Graph-based regularization for regression problems with alignment and highly-correlated designs

基于图的正则化方法用于具有对齐和高度相关设计的回归问题

期刊:SIAM Journal on Mathematics of Data Science
影响因子:2.6
doi:10.1137/19M1287365
Li, Yuan; Mark, Benjamin; Raskutti, Garvesh; Willett, Rebecca; Song, Hyebin; Neiman, David
发表日期：2020
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Learning High-dimensional Generalized Linear Autoregressive Models

学习高维广义线性自回归模型

期刊:
影响因子:
doi:10.1109/TIT.2018.2884673
Hall, Eric C; Raskutti, Garvesh; Willett, Rebecca M
发表日期：2019
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PUlasso: High-Dimensional Variable Selection With Presence-Only Data

PUlasso：基于存在性数据的高维变量选择

期刊:
影响因子:
doi:10.1080/01621459.2018.1546587
Song, Hyebin; Raskutti, Garvesh
发表日期：2019
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