岭回归参数选择    岭回归是一种用于解决多重共线性问题的线性回归方法，通过对模型添加惩罚项来控制模型复杂度，以提高模型的泛化能力和稳定性。其中，惩罚项的系数λ是需要选择的重要参数，本文将讨论如何选择合适的岭回归参数。    一、岭回归基本原理    岭回归中，通过对模型参数大小的平方和进行惩罚，将线性回归问题转换为以下优化问题：&nbs...

岭参数的又一确定方法    岭参数（Ridgeparameter）是统计建模中常见的一种模型参数，它主要用于欠拟合模型中的正则化，也就是抑制过拟合的现象，避免过多的迭代次数对模型的不良影响，改善模型的泛化能力。岭参数会根据训练数据中的情况，动态变化，以最大限度的平衡模型的准确率和精度，但该参数的确定的方法一般是以为统计上的方法，如依靠训练样本数据来调节其参数等。  &...

计算机工程与设计COMPUTER  ENGINEERING  AND  DESIGNApr72021Vol.42 No.42021年4月第42卷第4期融合残差模块的Y-Net 肺结节检测算法马巧梅12，梁昊然12，郎雅琨12(1中北大学软件学院，山西太原030051；2.山西省军民融合软件技术工程研究中心，山西太原030051)摘 要：为解决现有肺结节检测模型精度低、...

邱宗满接下来我们好像应该讨论要不要根据M.I.对残差释放相关，以及模型修正问题，但是在这之前我们先大致看一看模型拟合差的几种常见原因（更大框架下的数据分析出问题，则是笔者常谈的三个来源：样本、概念间关系（建模）和量表）：1.负的误差变异（Heywood Case）没满足每个维度至少三个题2.标准化因子载荷太小量表质量差，见笔者其他报告3.同一维度底下的因子载荷有的太高（＞0.7），有的太低（＜0....

　２０２０年６月第５５卷　第３期　＊甘肃省兰州市城关区雁儿湾路５３５号中国石油勘探开发研究院西北分院，７３００２０。Ｅｍａｉｌ：ｇｕｌａｎｇｌｈｓ＠ｐｅｔｒｏｃｈｉｎａ．ｃｏｍ．ｃｎ本文于２０１９年５月３１日收到，最终修改稿于２０２０年２月１７日收到。本项研究受中国石油天然气集团公司科技项目“深层及非常规物探新方法新技术”（２０１９Ａ－３３１２）和中国石油天然气股份有限公司科技项目“智能化地震噪音...

doi:10.3969/j.issn.1003-3114.2023.06.018引用格式：王瑞，林志坚，陈平平.基于改进DeepSort 的行人跟踪方法研究[J].无线电通信技术,2023,49(6):1117-1124.[WANG Rui,LIN Zhijian,CHEN Pingping.Research on Pedestrain Tracking Method Based on Impro...

第20卷第12期 2020年12月过程工程学报The Chinese Journal of Process Engineering V 〇1.20N 〇.12Dec. 2020Processdata蜂岭Diagnostic resultT P  —骞9•m% I* '■* <Abstract: A  fault  diagnosis  method&n...

在 Stata 中，残差值是指回归分析中，实际观测值与拟合值之间的差值。残差值可以帮助我们评估模型的拟合程度和参数估计的准确性。以下是如何在 Stata 中求残差值的方法：1. 进行回归分析：首先，您需要对数据进行回归分析。例如，使用以下命令进行线性回归：```stata  reg y x1 x2 x3  ```其中，`y` 是因变量，`x1`、`x2` 和 `x3` 是自变量...

深度学习网络结构的优化策略深度学习网络结构的优化策略是指在构建和设计深度学习模型时，如何选择和调整网络结构的方法与策略。在深度学习领域，网络结构是决定模型性能和表现的关键因素之一。本文将介绍一些常见的深度学习网络结构的优化策略。一、卷积神经网络（CNN）的优化策略卷积神经网络是一种特别适用于图像识别和计算机视觉任务的深度学习网络结构。在优化卷积神经网络时，可以采取以下策略：1. 深度与宽度的平衡：...

梯度下降法的正则化和损失函数梯度下降法是机器学习中常用的最优化算法，其目标是通过更新模型参数来使代价函数（损失函数）最小化。然而，当数据过拟合时，模型的泛化能力会变得很差，即该模型对新数据的预测能力非常差。因此，这就需要我们进行正则化。在本文中，我们将讨论如何使用梯度下降法来进行正则化，并如何改变损失函数以更好地反映模型的性能。正规化正规化是一种减少模型复杂度的方法。简而言之，它是通过添加额外的约...