诗追李昌谷（李贺）（鬼才），唐代三李之一，李白，李贺，李商隐，金铜仙人辞汉歌 ： 天若有情天亦老， 雄鸡一声天下白
曹雪芹诗才忆曹植（曹子建）（曹操的儿子），七步成诗。煮豆燃豆萁。 洛神赋：翩若惊鸿，婉若游龙。 宋朝陆游的著名的沈阳诗里面“曾是惊鸿照影来”。
像谢灵运，南朝（宋），池塘生春草。 天下才共一石，子建独得八斗，剩下两斗，我得一斗，剩下一斗天下人分
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2008-08-04 14:15:03
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中新网福州6月28日电 (记者 闫旭)2024年“鼓岭缘”中美青年交流周活动28日举行总结会，发布《鼓岭倡议》。
连日来，500余名中美各界青年相聚福州，通过对话参访、展览展演、共植友谊树等活动，传承鼓岭情缘，深化友好情谊，续写新时代的鼓岭故事。
6月28日，2024年“鼓岭缘”中美青年交流周活动举行总结会，发布《鼓岭倡议》。美国青年代表、杨百翰大学学生哈利特·帕金森(左)，
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2024-07-18 16:14:45
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6月24日，2024“鼓岭缘”中美青年交流周在福建省福州市开幕，活动由中国人民对外友好协会、福建省人民政府、中华全国青年联合会举办。图为美国青年参加开幕式。中新社记者 王东明 摄
6月24日，2024“鼓岭缘”中美青年交流周在福建省福州市开幕，活动由中国人民对外友好协会、福建省人民政府、中华全国青年联合会举办。图为美国青年用手机记录开幕式现场。中新社记者 王东明 摄
6月
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2024-07-18 16:14:42
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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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介绍在本实验中，你将实现线性回归及岭回归并了解其在数据上的工作原理。本次实验需要用到的数据集包括：ex1data1.txt -单变量的线性回归数据集ex1data2.txt -多变量的线性回归数据集评分标准如下：要点1：计算损失-------------------------------（20分）要点2：单变量线性回归梯度下降----------（20分）要点3：数据标准化-----------
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2024-06-17 16:04:07
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目录1.岭回归模型1.1背景1.2损失函数2.相关代码2.1RidgeRegression类2.2求解代码2.3绘图代码3.直接调库使用 1.岭回归模型1.1背景对于回归问题来说，它们的基本内容基本上都是相同的，所以岭回归模型与线性回归模型类似：它们的差别主要体现在损失函数的构造上。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
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2024-05-10 17:12:48
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一、基本知识1、岭回归：从公式看，加入正则化项（2范数）。回归系数的计算公式为：问题引入：若给定数据集X，如果XTX的逆存在，可以使用常规的线性回归方法。但是，（1）数据样本数比特征数少的情况，矩阵的逆不能直接计算；（2）即使样本数多于特征数，若特征高度相关，XTX的逆依然无法计算。此时，可以考虑岭回归。另，岭回归是有偏估计回归方法，引入lamda来限制所有系数之和，通过引入该惩罚项（从需要最小化
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2024-04-29 23:41:56
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1、作用岭回归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，对病态数据的拟合要强于最小二乘法。2、输入输出描述输入:自变量 X 至少一项或以上的定量变量或二分类定类变量，因变量 Y 要求为定量变量（若为定类变量，请使用逻辑回归）。输出:模型检验优度的结果，自变量对
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2023-10-02 20:18:55
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一、普通线性回归 1、原理 分类的目标变量是标称型数据，而回归将会对连续型的数据做出预测。应当怎样从一大堆数据里求出回归方程呢？假定输人数据存放在矩阵X中，而回归系数存放在向量W中。那么对于给定的数据X1, 预测结果将会通过Y=X*W给出。现在的问题是，手里有一些X和对应的Y,怎样才能找到W呢？一个常用的方法就是找出使误差最小的W。这里的误差是指预测Y值和真实Y值之间的差值，使用该误差的简单累
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2024-03-25 19:48:11
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文章目录2.9 正则化线性模型学习目标1 Ridge Regression (岭回归，又名 Tikhonov regularization)2 Lasso Regression(Lasso 回归)3 Elastic Net (弹性网络)4 Early Stopping [了解]5 小结 2.9 正则化线性模型学习目标知道正则化中岭回归的线性模型知道正则化中lasso回归的线性模型知道正则化中弹性
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2024-07-16 15:37:16
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数学式待续codeimport numpy as npfrom numpy import genfromtxtfrom sklearn import linear_modelimport matplotlib.pyplot as plt# 读入数据 data = genfromtxt(r"longley.csv",delimiter=',')print(data)# 切分数...
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2022-07-05 16:45:15
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岭回归1、 解决问题2、 原理3、 算法4、 实现代码5、
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2022-11-18 16:19:03
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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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岭回归 Lasso回归一、标准线性回归（简单线性回归）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 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 会出错。因为 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念。想了解更多标准线性回归可以转跳到这里：二、岭回归1.基本含
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2024-05-06 10:15:43
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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，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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回归问题的概率解释线性回归的损失函数线性回归-最小二乘的概率解释（频率学派-最大似然估计）岭回归的损失函数岭回归的概率解释（贝叶斯学派-最大后验估计）结论最大后验估计与最大似然估计 线性回归的损失函数线性回归-最小二乘的概率解释（频率学派-最大似然估计）当我们面对回归问题时，为什么会采用线性回归，最小二乘法来定义成本函数，即1/2的差的平方和。这里给出概率解释：我们拟合的直线的函数值即预测值必然
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2024-06-03 13:09:17
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第 20 卷 第 6 期 辽宁工程技术大学学报(自然科学版) 2001 年 12 月 Vol.20, No.6 Journal of Liaoning Technical University(Natural Science) Dec., 2001 _______________________________ 收稿日期：2001-01-09 作者简介：曾繁会(1970-)，女，辽宁 阜新人，讲师
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2024-03-10 20:09:17
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岭回归使用L2正则化对系数w进行约束，以限制模型复杂度（防止过拟合），import numpy as np
import pandas as pd
import mglearn
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.model_selection import train_test_split
X,y = mglearn.datasets.lo
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2024-03-26 09:21:33
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背景在最小二乘解不稳定的情况下，利用岭估计解决类似L = A*X-e的观测方程，A的阶数为m*n（m>n，rank(A) = n)，cond(A'A)数量级较大估计准则由转为其中为岭参数，目前常用岭参数确定方法包括岭迹法、L曲线法、GCV法、最小均方误差法。1、岭迹法通过取不同的岭参数，根据式得到对应的岭估计值，画出（a,X(i))的函数图像（i = 1，2……m)，使得任一X（i)都趋于稳
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2023-12-05 15:18:28
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最近有小伙伴问我说，有没有sklearn的代码详解，前面博客讲的有点偏理论了。接受了小伙伴的意见，以后大管就理论和代码穿插着聊吧。今天咱就来聊一聊sklearn中线性回归和岭回归(L2正则)的代码详解吧。sklearn.linear_model.LinearRegression 使用的方法是最小线性二乘回归，线性回归拟合系数w = (w1，…，wp)的线性模
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2024-05-09 10:59:32
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