如何避免购销风险在商业活动中，购销是不可避免的环节。然而，随着市场竞争的加剧和信息传递的迅速性，在购销过程中往往存在较大的风险。购销风险会给企业带来经济损失，因此，为了保障企业的利益，合理规避购销风险就显得尤为重要。首先，企业应建立完善的市场调研机制。通过了解市场需求与供应的状况，企业可以准确把握市场趋势。同时，建立供应商信息库及监测机制，及时掌握供应商变化，避免因供应商的信息不实或处于负面影响的...

海恩法则：任何不安全事故都是可以预防的海恩法则是涡轮机的发明者德国人帕布斯·海恩提出一个在航空界关于飞行安全的法则，海恩法则指出: 每一起严重事故的背后，必然有29次轻微事故和300起未遂先兆以及1000起事故隐患。法则强调两点:一是事故的发生是量的积累的结果;二是再好的技术，再完美的规章，在实际操作层面，也无法取代人自身的素质和责任心。基本信息中文名称海恩法则分类飞行法则发明人帕布斯·海恩相关“...

可以避免如何在旅游中保证安全并避免被骗可以采取以下措施：1. 选择正规的旅游机构：选择有资质、有信誉的正规旅游机构，避免选择无证经营或信誉不良的旅游机构。2. 仔细阅读旅游合同和条款：在签订旅游合同前，仔细阅读合同和条款，了解旅游行程、住宿、交通等方面的细节，以及退改签等规定，避免发生纠纷。3. 保持警惕：在旅游过程中，保持警惕是非常重要的。不要随意泄露个人信息或支付密码，注意保护个人财物和隐私。...

“灯下黑”不可杜绝但可避免作者：张晓兰来源：《中外会展》2008年第10期        会展业存在“灯下黑”        可以避免        目前会展业“灯下黑”的现象虽不是普遍现象，但却极具代表性，它是我国会展经济发展转型期所形成的一种必然现象，也是我国会展新体系构建的...

岭—压缩组合估计及其在测量平差中的应用岭-压缩组合估计及其在测量平差中1. 介绍岭-压缩组合估计岭-压缩组合（Ridge-Compressed）估计是一种参数估计方法，常用于统计学中回归问题中的多重共线性（multicollinearity）情况。该方法通过引入岭回归和压缩感知（compressed sensing）的思想，提高参数估计的准确性和稳定性，并在测量平差中也有广泛应用。2. 应用一：测...

python实现线性回归之lasso回归Lasso回归于岭回归⾮常相似，它们的差别在于使⽤了不同的正则化项。最终都实现了约束参数从⽽防⽌过拟合的效果。但是Lasso之所以重要，还有另⼀个原因是：Lasso能够将⼀些作⽤⽐较⼩的特征的参数训练为0，从⽽获得稀疏解。也就是说⽤这种⽅法，在训练模型的过程中实现了降维(特征筛选)的⽬的。Lasso回归的代价函数为：上式中的w||w||1其中sign(θi)...

l2正则 参数L2正则参数（也称为"岭回归"）是一种常见的正则化技术，常用于统计学习中的线性回归问题。在本文中，我们将介绍L2正则及其参数的概念、如何使用它来提高线性回归的性能、以及如何选择最优的L2正则参数。什么是L2正则参数？在解决回归问题时，通常的目标是通过给定一些特征，预测一个目标变量的值。线性回归是一种流行的回归技术，其中通过最小化平方误差来拟合数据。但是，当训练数据存在噪声或特征过多时...

lasso交叉验证误差曲线    Lasso交叉验证误差曲线是一种用于选择最佳正则化参数的方法。Lasso回归是一种线性回归的变体，它通过加入L1正则化项来实现特征选择和模型稀疏性。正则化的回归分析    在交叉验证误差曲线中，我们通过在不同的正则化参数值上计算模型的误差来评估模型的性能。具体步骤如下：    1. 首先，我们定义一系列的...

多元回归模型的方差多元回归模型的方差1. 引言多元回归模型是统计学中一种重要的建模方法，可以用于分析多个自变量与一个因变量之间的关系。在实际应用中，我们常常关注模型的预测能力和可解释性，而模型的方差则是评估其预测能力的一个重要指标。本文将从深度和广度两个维度，探讨多元回归模型的方差。2. 深度分析2.1 方差的定义和意义方差是统计学中常用的一个概念，用来衡量随机变量的离散程度。在多元回归模型中，我...

基于神经网络的回归模型优化技术研究正则化的回归分析一、引言神经网络是一种能够通过对输入数据的学习，来自动发现数据特征，并进行预测和分类的可调节函数逼近器。被广泛应用于各种领域的模型构建和数据分析。在实际应用中，回归模型是神经网络的重要组成部分，其可以有效地拟合不同经验数据中的趋势，并对未知点进行精准的预测。然而，优化回归模型在实际应用中面临诸多困难，需要综合考虑多种因素，提高网络的泛化能力和拟合能...