基础知识第1章 起步安装python,anaconda及pycharm此帖以python3语法为例，python2语法会有所出入 第2章 变量与简单数据类型涉及如下函数：#大小写处理函数
title() #字符串中所有单词首字母大写
upper() #字符串中所有字母大写
lower() #字符串中所有字母小写
#合并拼接字符串
str3 = str1 + str2
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2024-09-24 10:52:27
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令其为0，可求得w的值： w^=(XTX+λI)−1XTY \hat{w}=\left ( X^TX+\lambda I \right ){-1}XTY实验：我们去探讨一下取不同的\lambda对整个模型的影响。从上图我们可以看到偏差的权重对模型的影响很大，但是都将会在某一个范围趋同。最后附上实验的代码：import numpy as np
import matplotlib.pyplot as
Ridge 回归通过对系数的大小施加惩罚来解决 普通最小二乘法 的一些问题。 岭系数最小化的是带罚项的残差平方和，minw||Xw−y||22+α||w||22
minw||Xw−y||22+α||w||22其中，α≥0α≥0 是控制系数收缩量的复杂性参数： αα 的值越大，收缩量越大，这样系数对共线性的鲁棒性也更强。参数 alpha：{float，array-like}，shape（n_tar
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2024-08-29 21:05:21
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最小二乘法计算线性回归模型参数的时候，如果数据集合矩阵存在多重共线性（数学上称为病态矩阵），那么最小二乘法对输入变量中的噪声非常的敏感，如果输入变量x有一个微小的变动，其反应在输出结果上也会变得非常大，其解会极为不稳定。为了解决这个问题，就有了优化算法 岭回归（Ridge Regression ）。多重共线性在介绍岭回归之前时，先了解一下多重共线性。在线性回归模型当中，我们假设每个样本中
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2023-10-16 12:29:46
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浏览次数比较多了，学到不少技能，也想分享一下自己的一点点收获。点进来的朋友们，本经验只适用于Mac 10.15.6，好吧，其他的机型是否适合仍然未知，不过一些思路和方法仍然有借鉴意义。准备： ①SPSS for Mac 26软件 上面是破jie版，如果想买正版的话应该官网可下。 ②Mac book Air 一台先按照网上的教程，小编自己找了一些SPSS 与岭回归相关的语法资料，输入进去各种问题，坑
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2024-06-13 12:16:47
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本文为目标导向，目标就是利用Matplotlib绘制类似于下图的多子图、图例位于坐标轴外且格式为矢量图的论文插图。利用Matplotlib库绘图的推荐路线：首先根据需求搜索所需函数；之后直接根据函数名搜索官方网站的函数解释，英文原文的解释非常全面，也不会造成误解，中文文章都是二次加工，且不够全面，很容易
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2024-05-09 18:50:55
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# 如何实现 Python 岭回归参数设置图
岭回归是一种用于线性回归的改进方法，它通过在损失函数中加入L2正则化项来防止模型过拟合。在这里，我将向你展示如何使用 Python 创建一个用于可视化岭回归参数的设置图。本项目将涉及到数据生成、模型建立、以及最终的可视化。
## 流程概述
在开始之前，我们需要了解实现这一目标的大致流程。以下是完整的步骤和每一步的简要说明：
| 步骤
岭回归 一般特征数比样本数多的时候，可以采用岭回归： 岭回归的代价函数：岭回归的代价函数就相当于原来的代价函数加上正则项（这里的λ是正则项的系数） 因为加入了L2正则项，所以称为有偏估计，无
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2023-10-11 06:58:51
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通过前面的学习，我们知道了线性回归模型的回归系数表达式是： 现在的问题是，能保证回归系数一定有解吗？答案是不一定，这是有条件的，从该式可以看出来，必须确保矩阵是满秩的，即可逆。但在实际的数据当中，自变量之间可能存在高度自相关性，这样就会导致回归系数无解或结果无效。那么如何解决这个问题？ 第一，可以根据业务知识，人工判断，将那些高自相关的变量进行删除； 第二，选用岭回归也能够避免的不可逆。一、岭回归
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2024-04-01 07:22:01
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线性回归存在问题： 在处理复杂的回归问题时，普通的线性回归问题会出现预测精度不够的问题，如果模型中特征之间有较强的相关关系时，即特征之间出现严重的多重共线性时，用普通最小二乘法估计模型参数，往往参数估计的方差太大，求出来的模型就很不稳定。再具体取值上与真值有较大偏差。这时就需要对数据中的特征进行提取，回归算法里面的特征选择的方法有岭回归和 Lasso 回归。这两种方法都属
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2024-04-23 18:21:05
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上篇文章，我们介绍了几种处理共线性的方法。比如逐步回归法、手动剔除变量法是最常使用的方法，但是往往使用这类方法会剔除掉我们想要研究的自变量，导致自己希望研究的变量无法得到研究。因而，此时就需要使用更为科学的处理方法即岭回归。岭回归岭回归分析（Ridge Regression）是一种改良的最小二乘法，其通过放弃最小二乘法的无偏性，以损失部分信息为代价来寻找效果稍差但回归系数更符合实际情
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2023-10-11 08:28:53
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Ｌ１即是Ｌｏｓｓｏ回归，Ｌ２是岭回归L1范数是指向量中各个元素绝对值之和，用于特征选择; L2
范数
是指向量各元素的平方和然后求平方根，用于
防止过拟合，提升模型的泛化能力 L1与L2区别：使用L1可以得到稀疏的权值；用L2可以得到平滑的权值 机器学习中正则化项L1和L2的直观理解 L1正则化和L2正则化可以看做是损失函数的惩罚项。所谓『惩罚』是指
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2024-09-25 08:49:46
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岭回归技术原理应用 作者：马文敏岭回归分析及其SPSS实现方法岭回归分析（RidgeRegression）是一种改良的最小二乘估计方法，它是用于解决在线性回归分析中自变量存在共线性的问题。什么？共线性是什么？共
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2023-06-29 20:16:31
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在介绍岭回归算法与Lasso回归算法之前，先要回顾一下线性回归算法。根据线性回归模型的参数估计公式可知可知，得到的前提是矩阵可逆。换句话说就是样本各个特征（自变量）之间线性无关。然而在实际问题中，常常会出现特征之间出现多重共线性的情况，使得行列式的值接近于0，最终造成回归系数无解或者无意义。 为了解决这个问题，岭回归算法的方法是在线性回归模型的目标函数之上添加一个l2的正则项，进而使得模
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2023-12-22 21:01:41
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Ridge 回归通过对系数的大小施加惩罚来解决 普通最小二乘法 的一些问题。 岭系数最小化的是带罚项的残差平方和，其中，α≥0α≥0 是控制系数收缩量的复杂性参数： αα 的值越大，收缩量越大，这样系数对共线性的鲁棒性也更强。参数alpha：{float，array-like}，shape（n_targets） 正则化强度; 必须是正浮点数。 正则化改善了
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2023-12-17 08:36:39
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在介绍岭回归算法与Lasso回归算法之前，先要回顾一下线性回归算法。根据线性回归模型的参数估计公式可知可知，得到的前提是矩阵可逆。换句话说就是样本各个特征（自变量）之间线性无关。然而在实际问题中，常常会出现特征之间出现多重共线性的情况，使得行列式的值接近于0，最终造成回归系数无解或者无意义。 为了解决这个问题，岭回归算法的方法是在线性回归模型的目标函数之上添加一个l2的正则项，进而使得模
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2023-07-11 11:05:43
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背景岭回归可以弥补线性回归的不足，它引入了正则化参数来”缩减”相关系数，可以理解为对相关系数做选择。当数据集中存在共线性的时候，岭回归就会有用。让我们加载一个不满秩（low effective rank）数据集来比较岭回归和线性回归。秩是矩阵线性无关组的数量，满秩是指一个 m×n 矩阵中行向量或列向量中线性无关组的数量等于 min(m,n)。数据构造模拟数据首先用make_regression建一
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2024-03-30 16:26:29
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使用分水岭算法进行图像分割（一）获取灰度图像，二值化图像，进行形态学操作，消除噪点 def watershed_demo(image):
blur = cv.pyrMeanShiftFiltering(image,10,100)
gray = cv.cvtColor(blur,cv.COLOR_BGR2GRAY) #获取灰度图像
ret,binary = cv.thre
1 无约束形式的soft-SVM我们知道，soft-SVM的一般形式是：这里我们把松弛变量ξn写成下面的形式（这里其实就是松弛变量的定义，如果这个点不违反硬条件，则它的松弛变量为0，否则的话，松弛变量的值就是它到底违反了多少，即yn(w*xn + b)与1的差值）:这样写之后，原问题的约束条件已经被包含进来了。因此原问题变为下面的无约束形式： 2 soft-SVM与逻辑回归的联系我们用另
岭回归岭回归（Ridge Regression）是一种专用于共线性数据分析的有偏估计回归方法，实质上是一种改良的最小二乘估计法，通过放弃最小二乘法的无偏性，以损失部分信息、降低精度为代价，获得回归系数更为符合实际、更可靠的回归方法，对病态数据的耐受性远远强于最小二乘法岭回归的目标函数在一般的线性回归的基础上加入了L2正则项，在保证最佳拟合误差的同时，使得参数尽可能的“简单”，使得模型的泛化能力强，
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2023-09-03 17:03:06
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