“aft”函数适合以下形式的模型：
Y=log(T)=g0+g1*Z1+g2*Z2+...+sigma*epsilon
其中通常 T 是事件变量的时间，并且要估计 g0、g1、... 和 sigma。 由于 T 是事件变量审查的时间，因此可能涉及。 “aft”函数处理可能的右和/或左删失数据。 用“sigma”表示尺度参数，回归系数用向量 g=[g0 g1 g2...] 表示。 协变量用 Z1, Z2, ...
“epsilon”的分布定义了 T 的分布。用户可以使用以下可用选项之一指定此分布： 指数、威布尔、对数正态、对数逻辑、广义 Gamma。
“aft”例程应该是SAS的proc lifereg或R的survreg的MATLAB替代品。但是“aft”的选择较少。
2021-09-09 16:07:39
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简单CUDA加速随机森林
＃＃＃汇编
该库旨在尽可能地通用，因此可以适应不同的问题。 因此，它本质上是一个模板库。 原则上，您只需要在代码中包含头文件，其余的将由编译器处理。
###文档
我们使用Doxygen作为文档。 有一个cmake命令来构建文档。 只需按照以下标准操作即可：
mkdir build
cd build
cmake ..
make doc
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