©作者 | 范欣妍单位 | 中国人民大学本文介绍的是推荐系统中模型自适应的相关技术。本文将主要基于近三年已发表的顶会论文（ICML、ICLR、SIGIR、KDD、WWW、AAAI等），梳理了与模型自适应相关的研究工作，介绍了模型自适应常用的技术以及在推荐系统中的应用。这些技术可能来自其他研究领域，本文也会简单介绍模型自适应在这些领域的应用。文章最后列出了一些近期顶会的相关工作，
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2023-12-30 21:49:35
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## R语言自适应Lasso回归
### 简介
Lasso回归是一种常用的线性回归方法，通过对模型参数添加L1正则化项，可以实现特征选择，即自动选择对目标变量有显著影响的特征。然而，传统的Lasso回归存在一个固定的正则化参数，可能无法适应不同特征的重要性。为了解决这个问题，R语言提供了自适应Lasso回归方法，可以通过自动选择适应性正则化参数，更好地适应不同特征的重要性。
### 自适应La
原创
2023-07-31 07:51:26
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# 自适应Lasso在R语言中的实现指南
自适应Lasso是一种广泛应用于统计建模中的回归方法。与传统的Lasso相比，自适应Lasso使用不同的权重来减少变量选择的偏倚。本文将详细介绍如何在R语言里实现自适应Lasso，分为几个步骤，最终帮助你理解整个过程。
## 整体流程
在实现自适应Lasso之前，我们需要明确工作流程。以下是实现自适应Lasso的基本步骤：
| 步骤 | 说明
自适应过滤法 目录 [隐藏]1自适应过滤法概述 2自适应过滤法的预测公式 3自适应过滤法优点 4自适应过滤法的应用
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编辑]
自适应过滤法概述 在进行生产预测时，常用到的移动平均法存在如下一些问题：对于简单移动平均数所取移动期限n的不同，其预测结果也不同。为了使预测准确，必须选择最优权数，但是时间数列是逐期变化的，欲最优，也必须依据预测值和实际观
# R语言自适应Lasso预测
在统计学和机器学习领域，预测模型是分析数据和预测未来趋势的重要工具。Lasso（最小绝对收缩和选择算子）是一种常用的回归方法，它通过引入正则化项来减少模型复杂度，从而提高预测准确性。自适应Lasso是一种改进的Lasso方法，它在正则化项中引入了权重，使得不同变量的收缩程度不同，从而提高了模型的预测性能。
## 什么是自适应Lasso？
自适应Lasso（Ad
原创
2024-07-21 07:44:47
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# 自适应lasso回归的R语言实现
## 概述
在本文中，我们将学习如何使用R语言实现自适应Lasso回归。Lasso回归是一种用于特征选择和模型正则化的强大技术。自适应Lasso回归是Lasso回归的一种改进方法，它可以通过自动选择合适的正则化参数来提高模型的性能。下面是整个流程的一个总览。
## 流程概述
下表显示了实现自适应Lasso回归的步骤和相应的代码。
| 步骤 | 代码 |
原创
2023-07-19 18:13:20
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最近我们被客户要求撰写关于自适应LASSO的研究报告，包括一些图形和统计输出。 相关视频：非线性模型原理与R语言多项式回归、局部平滑样条、 广义相加模型GAM分析
非线性模型原理与R语言多项式回归、局部平滑样条、 广义相加模型GAM分析 ，时长05:41正则化(regularization)正则化路径是在正则化参数lambda的值网格上计算套索LASSO或弹性网路惩罚的正则化路径。
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2024-08-13 14:07:00
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在写一个移动端网页，发现网页的头部搜索框两边各有固定宽度的按钮，搜索框可以根据宽度的变化来改变自己的宽度，达到填充的目的，也就是一种自适应吧，下面写写自己尝试的几种方法
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2023-05-21 09:55:09
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问题：当前市场上手机屏幕宽度不尽相同，常见有320px（ipone5）、375px（ipone678）等等，而为了在不同宽度的手机屏幕上良好现显示网页，我们需要解决方案。原理：当前前端解决手机屏幕自适应的手段极多，究其原理，主要分为两大版块： 一、使用百分比长度单位，当前百分比长度单位一般如下：vw、vh、vm、em、rem、%，优点：一套css代码即可适应所有屏幕宽度不同的手机； 二、使用固
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2023-07-24 23:19:58
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自适应阈值化操作：adaptiveThreshold()函数在图像阈值化操作中，更关注的是从二值化图像中，分离目标区域和背景区域，但是仅仅通过设定固定阈值很难达到理想的分割效果。而自适应阈值，则是根据像素的邻域块的像素值分布来确定该像素位置上的二值化阈值。这样做的好处：1. 每个像素位置处的二值化阈值不是固定不变的，而是由其周围邻域像素的分布来决定的。2. 亮度较高的图像区域的二值化阈值通常会较高
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2024-03-21 19:45:58
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R语言自然语言处理：中文分词R语言自然语言处理：词性标注与命名实体识别R语言自然语言处理：关键词提取(TF-IDF)R语言自然语言处理：关键词提取与文本摘要(TextRank)我们之前讲到的全部都是基于词袋模型(Bag of Words)的方法，比如一个文档某个词出现了多少次，然后就记录下来；进而，我们可以根据逆文本频率指数(IDF)来对其进行优化，但是它依然是基于词袋模型。我们想象一下，一个矩阵
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2024-01-07 21:03:18
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作者：黄天元，复旦大学博士在读，目前研究涉及文本挖掘、社交网络分析和机器学习等。希望与大家分享学习经验，推广并加深R语言在业界的应用。邮箱：huang.tian-yuan@qq.com关于提取关键词的方法，除了TF-IDF算法，比较有名的还有TextRank算法。它是基于PageRank衍生出来的自然语言处理算法，是一种基于图论的排序算法，以文本的相似度作为边的权重，迭代计算每个文本的TextRa
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2023-12-18 21:07:23
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最近看了一篇文章，里面介绍了自适应的激活函数，它可以使得网路收敛速度更快。文章：《Adaptive activation functions accelerate convergence in deep and physics-informed neural networks》激活函数是深度学习中至关重要的部分，我们在做深度学习的时候通常会利用激活函数增加网络的非线性能力，使其能够拟合更
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2024-01-04 13:48:26
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r语言进行自然语言处理 当今，大多数应用程序仍在处理来自结构化和半结构化源的数据的世界中工作。 它们连接到SQL数据库以查询信息或显示来自JSON或XML数据源的信息。 许多应用程序仍避免从非结构化源（例如开放文本字段，富文本编辑器，数据库CLOB（字符大对象）数据类型，社交媒体新闻流以及来自Microsoft Word，Google Docs等工具的完整文档）解析和提取知识的复杂性以及Adobe
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2023-12-13 09:35:03
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# 实现自适应lassoR语言的步骤
作为一名经验丰富的开发者，我将指导你如何实现“自适应lassoR语言”。下面是整个过程的步骤概览：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 步骤1 | 数据预处理 |
| 步骤2 | 特征选择 |
| 步骤3 | 模型构建 |
下面我将逐步解释每个步骤，并提供所需的代码和注释。
## 步骤1：数据预处理
在这一步中，我们需要对数据
原创
2023-07-20 20:26:46
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文章目录一、前言二、Text 和 TextInput三、设置 allowFontScaling3.1 Text 和 TextInput 组件设置 allowFontScaling = false3.2 自定义 MyText/MyTextInput 组件3.3 重写 Text 的 render()3.4 完美方案：修改 defaultProps四、确保 react-navigation 兼容五、总
自适应技术是一种决定性的面向未来的技术，它能在产品的经济性、安全性和舒适性获得最优化的同时，减少乃至避免震荡以及不希望的畸变和噪音。应用自适应技术的产品和方法能够获得决定性的竞争优势。 概念：自适应技术的概念描述了一类新的“智能组件/智能结构”，这些智能组件在工作条件改变的时候具有一个主动适应和目标优化调节的机械特性。这种主动的组件满足了改善系统机械特性、效率、性能及其他特性的要求。这里
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2024-01-05 22:49:31
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一种类型的平滑称为样条平滑。柔性金属（通常是铅），可以用作绘制平滑曲线的参考。将选择一组点（称为结），然后将样条线压在特定的x，y点，然后弯曲以通过下一个点，依此类推。由于金属的柔韧性，此过程将生成通过这些点的平滑曲线。
原创
2021-05-19 22:50:00
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一种类型的平滑称为样条平滑。柔性金属（通常是铅），可以用作绘制平滑曲线的参考。将选择一组点（称为结），然后将样条线压在特定的x，y点，然后弯曲以通过下一个点，依此类推。由于金属的柔韧性，此过程将生成通过这些点的平滑曲线。
原创
2021-05-12 14:11:20
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序列转录模型：给一个序列生成另外一个序列本文仅仅使用了注意力集中机制没有用循环或者卷积RNN缺点：1）无法并行 2）起初的隐藏信息可能会被丢掉，内存需要很大起初attention用于将encoder的信息更好的传给decoderencoder是想输入转变为一系列的向量，将x1-xn变为z1-zn Z是词所对应的向量自回归：当前状态的输入需要依赖过去状态的输出 en
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2023-06-15 21:13:13
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