SpiderLearner: An ensemble approach to Gaussian graphical model estimation.

Shutta, Katherine H; Balzer, Laura B; Scholtens, Denise M; Balasubramanian, Raji

Shutta, Katherine H; Balzer, Laura B; Scholtens, Denise M; Balasubramanian, Raji.

Afiliação

Shutta KH; Department of Biostatistics and Epidemiology, University of Massachusetts-Amherst, Amherst, Massachusetts, USA.
Balzer LB; Department of Biostatistics, Harvard School of Public Health, Boston, Massachusetts, USA.
Scholtens DM; Channing Division of Network Medicine, Department of Medicine, Brigham and Women's Hospital, Harvard Medical School, Boston, Massachusetts, USA.
Balasubramanian R; Division of Biostatistics, University of California-Berkeley, Berkeley, California, USA.

Stat Med ; 42(13): 2116-2133, 2023 06 15.

Article em En | MEDLINE | ID: mdl-37004994

Assuntos

Algoritmos; Distribuição Normal; Humanos; Funções Verossimilhança; Software; Expressão Gênica; Neoplasias Ovarianas/genética

Palavras-chave

Gaussian graphical models; ensemble models; gene expression; networks; ovarian cancer; super learner

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Texto completo: 1 Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Algoritmos / Distribuição Normal Tipo de estudo: Prognostic_studies Limite: Humans Idioma: En Revista: Stat Med Ano de publicação: 2023 Tipo de documento: Article País de afiliação: Estados Unidos

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