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论文《K-split Lasso: 有效的肿瘤特征基因选择方法》提出了一种基于Lasso回归的改进算法，用于从高维基因表达数据中有效筛选肿瘤相关特征基因。该方法通过引入K-split策略提高模型的稳定性和泛化能力，适用于处理小样本、高维度的生物医学数据。研究在多个肿瘤数据集上验证了其有效性，结果表明该方法在特征选择精度和计算效率方面均优于传统方法，为肿瘤基因组学研究提供了新的工具。 文档为pdf格式，0.89MB，总共8页。
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- K-split Lasso_有效的肿瘤特征基因选择方法 - 第29届中国数据库学术会议.pdf
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