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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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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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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1 # Author：Winter Liu is coming!
2 import cv2 as cv
3 import numpy as np
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6 def watershed_demo(image):
7 # 偏移均值滤波
8 blur = cv.pyrMeanShiftFiltering(image, 10, 100)
9 # 转换为灰度图像
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2023-07-11 10:54:10
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数学式待续import numpy as npfrom numpy import genfromtxtimport matplotlib.pyplot as plt # 读入数据 data = genfromtxt(r"longley.csv",delimiter=',')print(data)# 切分数据x_data = data[1:,2:]y_data = data...
原创
2022-07-05 16:45:43
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import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom math import sqrtfrom sklearn.
原创
2022-11-10 14:26:35
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做一个完整的机器学习GUI框架，需要考虑诸多可能出现的场景，未能及时更新，完整的算法构建与评估仍需后续展示。目前在做一些特征选择及可解释AI的一些相关工作，而后期这也将成为GUI的重要部分。本文将以过滤式特征为主线，对其原理及实战展开介绍，希望能提供理解。为什么需要特征选择？特征选择，也称特征子集选择，是指从M个特征中选择N个特征使得模型预测性能有所提升，同时，降低特征维度，使得模型的计算效率大幅
# Python求迹运算教程
## 1. 概述
在本教程中，我将向您展示如何使用Python编程语言进行求迹运算。求迹运算是矩阵中对角线上元素之和的操作，通常用于矩阵的特征值计算和其他线性代数运算中。
## 2. 流程概述
下面是实现Python求迹运算的流程概述：
```mermaid
gantt
title Python求迹运算流程
section 初始化
初始化矩
原创
2024-06-28 06:31:30
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如下所示： 一、光线跟踪的基本原理（引用）光线跟踪（Ray-trace）是一种真实感地显示物体的方法，该方法由Appel在1968年提出。光线跟踪方法沿着到达视点的光线的相反方向跟踪，经过屏幕上每一象素，找出与视线所交的物体表面点 P0，并继续跟踪，找出影响P0点光强的所有的光源，从而算出P0点上精确的光照强度。如上图所示，联结观察点和屏幕上的一个象素，即形成一根
作者：裘宗燕 3.5 练习概念和理解复习下面概念：数值积分，区间分割法，舍入误差，简单重复，累积，累积变量，生成和筛选，递推，递推变量，素数（质数），因子和真因子，哥德巴赫猜想，输入循环，输入控制的循环，递归定义，递归函数，循环定义，无穷递归，循环和递归，斐波那契数列，二路递归，计时，循环不变式，计算复杂性，最大公约数，欧几里得算法（辗转相除法），河内塔问题，自递归，相互递归，程序终止性，不可判定
1.求交光线追踪主要的计算量来源于大量的求交计算。设O代表射线起点，D方向 ，P为圆上的点，C为圆心，r半径。球的方程为:(P - C)(P - C) = r * r ，直线的参数方程: p(t) = O + tD。将直线方程代入后得D2t2+2(O-C)Dt+(O-C)2-r2=0，随后利用一元二次方程求根公式，判断有无解，有两个解时，选择>0且较小的t。求交的基本原理就是将射线的参数方程
特征选择 (feature_selection) 目录特征选择 (feature_selection)Filter1. 移除低方差的特征 (Removing features with low variance)2. 单变量特征选择 (Univariate feature selection)2.1 卡方(Chi2)检验2.2 Pearson相关系数 (Pearson Correlati
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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59 中国设备工程Engineering hinaCPlant 中国设备工程 2017.04(下) 1 SAR 图像舰船尾迹检测的意义 为了保卫海域及岛屿的主权，监测是否有其他国家的舰船侵入我国海域进行军事活动是十分重要以及必要的。 雷 达(Radio Detecting and Ranging, RADAR)是一种基本的无线电探测装置。它可实现对目标的探测和定位，在军事领域起着十分重要的作用。
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2024-08-27 14:55:55
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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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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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对于“矩阵的迹”的计算，Python 提供了强大而灵活的工具，使我们能够轻松实现这一操作。在这篇博文中，我将详细阐述如何使用 Python 计算矩阵的迹，包括背景定位、参数解析、调试步骤、性能调优、排错指南以及生态扩展的内容。
## 背景定位
在计算机科学与数据处理领域，矩阵的迹（Trace）是指一个方阵的主对角线元素的总和。矩阵的迹在许多应用中有着重要的地位，尤其是在机器学习和量子物理中。对
