# Lasso回归：一种有效的变量选择与正则化技术
在统计学和机器学习中，Lasso回归（最小绝对收缩和选择算子，Least Absolute Shrinkage and Selection Operator）是一种非常有用的回归分析方法。Lasso回归不仅帮助我们进行预测，还能解决多重共线性（当自变量之间高度相关时）的问题。本文将介绍Lasso回归的基本概念，并通过R语言代码示例进行说明。
LESS « 一种动态样式语言百科Less 是一门 CSS 预处理语言，它扩充了 CSS 语言，增加了诸如变量、混合（mixin）、函数等功能，让 CSS 更易维护、方便制作主题、扩充。Less 可以运行在 Node 或浏览器端。 疑问Less是什么呢？Less是CSS的一门预处理语言。其他一些CSS预处理语言诸如Sass、Stylus等。 什么是预处理语言呢？以前写CSS是没
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2023-10-16 22:41:29
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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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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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在r中看函数源代码：在R中，代码可以分为如下几个级别： 首先，是你输入了函数对象名称，你可以直接看到代码的，如要获得函数对象fivenum的代码，就只需要在Console中键入函数对象名称fivenum就可以得到如下结果：function (x, na.rm = TRUE)
{
xna <- is.na(x)
if (na.rm)
x <- x[!
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2023-07-03 20:42:53
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一般来说，有3种类型的机器学习算法1.监督学习工作原理：该算法由一个目标/结果变量（或因变量）组成，该变量（或因变量）由给定的一组预测器（自变量）进行预测。使用这些变量集，我们生成映射输入到期望输出的函数。训练过程继续进行，直到模型达到训练数据所需的精度水平。监督学习算法有：回归、决策树、随机森林、KNN、Logistic回归等。2.无监督学习它是如何工作的：在这个算法中，我们没有任何目标或结果变
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2024-08-09 11:18:18
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最近（确切地说是昨天），有人发布了使用深度学习技术进行文本翻译的 Python 库，调用起来非常方便，基于 Facebook AI 提出的多语种翻译模型，支持 50 种语言，简直是文字工作者的福音，我立马上去查看了一下，写了篇文章，来帮助大家使用。注意：使用它可能不需要对深度学习有所了解，但是需要了解基础的 Python 知识。使用方式安装安装它非常简单，只需要执行这行代码：pip install
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2024-06-12 15:01:32
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初学c语言中的一些常见代码一、输出乘法口诀表二、判断1000年---2000年之间的闰年方法1：方法2：三、输出1~100之间的奇数方法1：方法2：四、计算n的阶乘五、计算1!+2!+3!+...+10!方法1：方法2：六、在一个有序数组中查找具体的某个数字n七、编写代码，演示多个字符从两端移动，向中间汇聚八、编写代码实现，模拟用户登录情景，并且只能登录三次。（只允许输入三次密码，如果密码正
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2023-08-10 17:54:20
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一、可以通过代码或者图形用户界面保存图形，绘图语句夹在开启目标图形设备语句和关闭图形设备的语句之间； pdf("filename.pdf")
png("filename.png")
jepg("filename.jpg")
........
dev.off() 二、图形参数： 1、通过par()指定参数选项，这种方式设定的参数值除非被再次修改，否则会在绘画结束前一直有
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2023-06-21 16:43:59
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文章目录内存整理加权平均weighted.mean(x,w,...)反转函数rev(x)关闭warning的提示用R输出全部的排列情况数据中心化及标准化：R语言中的字母序列给数据排序，得到次序索引按行读取数据，常用于文本数据读取xlsx文件举例说明具体代码结果如下查看一个package的简介查看R包中的数据集计算代码运行时间查看某一object中的属性R中的三目运算符R中图片的输出在R语言中执行
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2023-07-17 17:03:47
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算法是一个程序和软件的灵魂，作为一名优秀的程序员，只有对一些基础的算法有着全面的掌握，才会在设计程序和编写代码的过程中显得得心应手。本文是近百个C语言算法系列的第二篇，包括了经典的Fibonacci数列、简易计算器、回文检查、质数检查等算法。也许他们能在你的毕业设计或者面试中派上用场。1、计算Fibonacci数列Fibonacci数列又称斐波那契数列，又称黄金分割数列，指的是这样一个数列：1、1
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2024-01-18 11:20:45
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一、helloworld实例解释1、package main：定义了包名。必须在源文件中非注释的第一行指明这个文件属于哪个包，如：package main。其表示一个可独立执行的程序，每个Go应用程序都包含一个名为main的包。2、import “fmt”：告诉编译器这个程序需要使用fmt包，fmt包实现了格式化 IO(输入/输出) 的函数。3、func main()：是程序入口。main函数是每
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2023-11-12 08:26:31
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R 常用代码整理1 关于环境2 安装package3 数据处理3.1 数据导入导出3.2 处理格式3.2.1 处理数字3.2.2 处理字符串3.2.3 处理日期3.3 多线程3.3.1 apply函数3.3.2 parallel package4 画图4.1 dev4.2 R中自带的plot4.3 ggplot24.3.1 基本语法4.4 plotly4.4.1 3D Plot4.4.2 保存图
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2023-06-14 11:33:23
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1. gofmt 命令 大部分的格式问题可以通过 gofmt 来解决，gofmt 自动格式化代码，保证所有的 go 代码与官方推荐的格式保持一致，所有格式有关问题，都以gofmt的结果为准。所以，建议在提交代码库之前先运行一下这个命令。2. 行长 一行最长不超过80个字符，超过的使用换行展示，尽量保持格式优雅。3. 注释 在编码阶段应该同步写好 变量、函数、包 的注释，最后可以利用 go
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2023-08-30 16:34:27
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Go 基本架构一、Go 基本架构：package main
import "fmt"
func main() {
fmt.Println("hello, world")
}go 文件的后缀是 .go ；package main：表示文件所在的包是main；每个Go应用程序都包含一个为main的包；所有包名都应该使用小写字母；import “fmt”：表示引入一个包，包名为fmt，引入该
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2024-05-15 10:19:41
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前言如果你会写html代码的话,那这篇文章带你快速也能写出一个移动客户端应用(安卓&IOS) , 首先我们来了解下App的几种常见形式.1.原生App 原生APP，又称为Native App，就是利用Android、iOS平台官方的开发语言、开发类库、工具进行开发。比如安卓的java语言，iOS的object-c 语言。该模式通常是由“云服务器数据+APP应用客户端”两部份构成，APP应用
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2023-10-13 23:15:03
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IDC语言为IDA的一种脚本引擎，它之所以叫做IDC是因为它的语法与C语言很相似，这里我参考《IDA Pro权威指南》介绍一些IDC常用的基本语法。1.IDC的变量没有明确的类型，IDC关键字auto用于引入一个局部变量的声明，用extern关键字引入全局变量的声明，不能在声明全局变量时为其提供初始值。Example1:auto addr, reg, val; //没有初始化声明的多个变量
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2024-07-04 07:38:41
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ML之LassoR&RidgeR：基于datasets糖尿病数据集利用LassoR和RidgeR算法(alpha调参)进行(9→1)回归预测目录基于datasets糖尿病数据集利用LassoR和RidgeR算法(alpha调参)进行(9→1)回归预测设计思路输出结果核心代码相关文章ML之LassoR&RidgeR：基于d
原创
2022-03-10 10:43:57
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ML之LassoR&RidgeR：基于datasets糖尿病数据集利用LassoR和RidgeR算法(alpha调参)进行(9→1)回归预测目录基于datasets糖尿病数据集利用LassoR和RidgeR算法(alpha调参)进行(9→1)回归预测设计思路输出结果核心代码相关文章ML之LassoR&RidgeR：基于datasets糖尿病数据集利用LassoR和RidgeR算法(alpha调参)进行(9→1)回归预测ML之Lasso...
原创
2021-06-15 18:06:25
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一.理论知识1.金融时间序列经常表现出波动性集群（或称聚类现象），从而导致股票收益率的分布出现尖峰厚尾的特征，而不是有效市场假说所形容的正态分布。条件异方差就是用来分析这种波动集群性现象的。 图一：这里画的是50等权（000050）的市场收益率时序图，呈现一段时间波动性（方差）大，一段时间波动性小的现象。2.金融时间序列数据的频率高低，对建模分析方法的选择非常重要。 因为高频数据表现出与低频数据极
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2023-10-08 19:23:45
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