R语言 CMA包 LassoCMA-methods()函数中文帮助文档(中英文对照)

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LassoCMA-methods(CMA)
LassoCMA-methods()所属R语言包：CMA

                                        L1 penalized logistic regression
                                         母语处罚logistic回归

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

The Lasso (Tibshirani, 1996) is one of the most popular tools for simultaneous shrinkage and variable selection. Recently, Friedman, Hastie and Tibshirani (2008) have developped and algorithm to compute the entire solution path of the Lasso for an arbitrary generalized linear model, implemented in the package glmnet. The method can be used for variable selection alone, s. GeneSelection
套索（Tibshirani，1996）是同步收缩和变量选择最流行的工具之一。近日，弗里德曼，Hastie和Tibshirani（2008）已开发和算法来计算任意广义线性模型中的包glmnet实施，整个解决方案的套索路径。变量选择的方法可以单独使用的。 GeneSelection


方法----------Methods----------




X = "matrix", y = "numeric", f = "missing" signature 1
=“矩阵”，Y =“数字”，F =“失踪”的签名1




X = "matrix", y = "factor", f = "missing" signature 2
=“矩阵”，Y =“因素”，F =“失踪”的签名2




X = "data.frame", y = "missing", f = "formula" signature 3
=“数据框”，Y =“失踪”，F =“公式”签名3




X = "ExpressionSet", y = "character", f = "missing" signature 4
=“ExpressionSet”，Y =“字符”=“失踪”的签名4

For references, further argument and output information, consult LassoCMA.
如需引用，进一步论证和输出信息，咨询LassoCMA。

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注：
注1：为了方便大家学习，本文档为生物统计家园网机器人LoveR翻译而成，仅供个人R语言学习参考使用，生物统计家园保留版权。
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