简介：在上一节《安全多方计算（MPC）从入门到精通：简易教程》中，我们已经简单介绍过Frutta语言，Frutta是JUGO为计算逻辑而开发的编程语言，计算逻辑在MPC中是为解决具体业务而编写的算法。它是一门类C高级语言，支持大部分运算符、数据类型，表达方式的实现——300个门电路，仅需一行代码！1.什么是Frutta Frutta是矩阵元为安全多方计算的算法电路文件生成而专门定制的编程语言。它
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2024-04-22 21:23:39
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ridge regression可以用来处理下面两类问题：一是数据点少于变量个数；二是变量间存在共线性。当变量间存在共线性的时候，最小二乘回归得到的系数不稳定，方差很大。这是因为系数矩阵X与它的转置矩阵相乘得到的矩阵不能求得其逆矩阵，而ridge regression通过引入参数lambda，使得该问题得到解决。在R语言中，MASS包中的函数lm.ridge()可以很方便的完成
大数据指不用随机分析法这样捷径，而采用所有数据进行分析处理的方法。互联网时代每个企业每天都要产生庞大的数据，对数据进行储存，对有效的数据进行挖掘分析并应用需要依赖于大数据开发阶段一、Linux&&Hadoop生态体系1、Linux大纲1) Linux的介绍，Linux的安装：VMware Workstation虚拟软件安装过程、CentOS虚拟机安装过程2) 了解机架服务器，采用真
一般多重线性回归，使用p个预测变量和一个响应变量拟合模型，形式如下：Y = 参数解释如下：Y: 响应变量: 第j个预测变量: 在保持所有其他预测不变的情况下，增加一个单位对Y的平均影响ε: 误差项用最小二乘法选择的值，以最小化残差平方和(RSS):RSS = 解释参数如下：Σ: 求和符号: 第i个观测记录的响应值: 使用多重线性回归模型基于第i个观测记录的预测值但是当预测变量高度相关，则会产生多重
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2023-06-26 13:07:30
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SVD奇异值分解算法：用于矩阵近似问题。假设矩阵可以分解成三个矩阵的乘积。其中第一个矩阵是一个方阵，并且是正交的，中间的矩阵通常不是方阵，它对角线上的元素都是由原矩阵的特征值构成的，第三个矩阵也是一个方阵，并且也是正交矩阵。分解时，中间的矩阵不取全部的特征值，而是只取前面若干个最大的特征值，这样就可以对原矩阵进行近似了，两个矩阵之间的近似度一般用Frobenius 范数来衡量，即两个矩阵相应元素的
Ridge Regression岭回归 数值计算方法的“稳定性”是指在计算过程中舍入误差是可以控制的。 对于有些矩阵，矩阵中某个元素的一个很小的变动，会引起最后计算结果误差很大，这种矩阵称为“病态矩阵”。有些时候不正确的计算方法也会使一个正常的矩阵在运算中表现出病态。对于高斯消去法来说，如果主元（即对角线上的元素）上的元素很小，在计算时就会表现出病态的特征。 回归分析中常用的最小二乘法是一种无偏估...
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2016-08-14 14:36:00
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# 学习实现 Ridge Regression 的完整流程
### 摘要
Ridge Regression（脊回归）是一种涉及正则化的线性回归方法，通过引入一个超参数来减少模型复杂度，防止过拟合。在本文中，我们会详细讲解实施 Ridge Regression 的流程，并逐步提供代码示例和解释。
## 完整流程
以下是实现 Ridge Regression 的步骤：
| 步骤
原创
2024-10-07 06:26:00
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00.Machine Learning机器学习就是让机器找函式的能力。 01.Different types of Functions机器学习三大任务：regression：我们找的函式输出的是数值。classification：让机器做选择题，如侦测垃圾邮件structured learning：让机器学会创造，产生有结构的东西02.Case Study （预测
深度学习的课程笔记，参考李宏毅机器学习课程一、定义回归是通过输入特征向量来找到函数并输出数值标量。 例如，深度学习应用于自动驾驶领域。我们在无人车上输入每个传感器的数据，例如路况、测量的车辆距离等，并结合回归模型输出方向盘角度。二、回归模型建立步骤step1：模型假设，选择模型框架step2：模型评估，判断众多模型的好坏step3：模型优化，筛选最优的模型 三、模型假设-线性模型1、一元
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2023-09-17 17:52:17
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住房趋势首先，这里是伯克利价格的一般直方图。这是基于从伯克利的租金收集委员会收集的数据，从中我可以获取伯克利目前被占用的9143套公寓的租赁信息，并从2014年开始租赁。这是每间客房的价格，平均为公寓楼数量由于租金管制，我认为每个房间的每栋房租都非常相似。正如我们可以清楚地看到的那样，这是一个标准的正态分布形状，...
原创
2021-05-19 23:38:01
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目录前言Regression举例Classification举例总结 前言由于之前对于Regression(回归)和Classification(分类)认识并不准确，混淆了很长时间，那么现在就稍微总结一下。Regression回归，类比于数学中的回归直线，它在神经网络中作为输出往往是通过前者的运算而得出一个确定的值/向量。这个值/向量依赖于输入数据的整体分布，最终给出一个或因周期，或因总体趋势，
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2024-04-01 10:40:34
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线性优化简介优化是一种为所有可能的解决方案找到给定问题的最佳解决方案的技术。优化使用严格的数学模型来找出给定问题的最有效解决方案。要从优化问题开始，首先确定目标非常重要。目标是绩效的量化衡量。例如：最大化利润，最小化时间，最小化成本，最大化销售。优化问题可分为两组线性规划(LP)：它也被称为线性优化，在这个问题中，目标是在数学模型中获得最佳结果，其中目标和所有约束是决策变量的线性函数。二次规划(Q
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2023-08-08 10:55:31
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原文链接：http://tecdat.cn/?p=6173住房趋势首先，这里是伯克利价格的一般直方图。这是基于从伯克利的租金收集委员会收集的数据，从中我可以获取伯克利目前被占用的9143套公寓的租赁信息，并从2014年开始租赁。这是每间客房的价格，平均为公寓楼数量由于租金管制，我认为每个房间的每栋房租都非常相似。正如我们可以清楚地看到的那样，这是一个标准的正态分布形状，...
原创
2021-05-12 14:16:42
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1.1.2 Ridge RegressionRidge回归通过对系数的惩罚值来解决最小二乘法的系数问题。岭系数的最小
原创
2022-09-11 00:53:02
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# Lasso回归及其在R语言中的应用
## 引言
Lasso回归是一种常用的线性回归方法，用于选择具有稀疏性的特征。它在特征选择方面比传统的岭回归具有更强的优势。本文将介绍Lasso回归的原理和在R语言中的应用。
## Lasso回归原理
Lasso回归的目标是最小化以下损失函数：
$$
\text{min}_{\beta} \left\{ \frac{1}{2n} \sum_{i=1}^{
原创
2023-12-26 05:51:54
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Topic: 为什么需要岭回归？ 岭回归如何防止模型出现过拟合 岭回归代码 一、为什么需要岭回归？（1） 线性回归不好？线性回归主
原创
2022-10-21 16:00:48
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## Kernel in R 语言：深入探讨与示例
在数据科学与计算环境中，R 语言以其丰富的统计分析功能和广泛的图形化工具而闻名。其核心组件之一就是“内核”（Kernel）。在本文中，我们将探讨内核的概念，R 语言如何使用内核，以及通过一些代码示例来帮助您更好地理解这个主题。同时，我们还将使用状态图和关系图来可视化这些概念。
### 何为内核（Kernel）
在计算机科学的上下文中，内核是
liunx guidelinux interfaceapplication interfacesystem call interfacelibrary function interfacelinux componentbootloader引导程序(Bootloader)：引导程序是管理计算机启动过程的软件，对于大多数用户而言，只是弹出一个屏幕，但其实内部操作系统做了很多事情kernel内核(Ker
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2023-10-27 02:23:27
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我们用最简单的高中数学的知识来解释linear regression。 抛出一个问题，现在有一堆数据是每个人的身价（x）和每个人的富裕程度（y），要求你用函数（h）来描述这两者的关系。为了为了直观，我们直接把它放在x-y图上。中间的条线就是我们要找的函数。找出来这个函数，就要找一条现实的最好的拟合这一堆点。那么，什么叫做“最好的拟合”？从图上来说，就是已经给定的点到你做出的直线的垂直距离
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2023-11-28 23:44:56
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1、岭回归（Ridge Regression）标准线性回归（简单线性回归）中：如果想用这个式子得到回归系数，就要保证(X^TX)是一个可逆矩阵。下面的情景：如果特征的数据比样本点还要多，数据特征n,样本个数m，如果n>m,则计算(XTX)−1会出错。因为(X^TX)不是满秩矩阵（行数小于列数），所有不可逆。为了解决这个问题，统计学家引入了岭回归的概
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2022-05-09 21:57:11
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