LoggingPad 石油测井数据的分析查看、添加注释、选择曲线。 流程: 用户导入LAS等数据文件，使用iTunes 在列表视图中选择此数据，转换生成svg图像文件.已经存在svg文件则不转换 显示svg对应的测井曲线图形 点击曲线则高亮选中曲线 选择矩形区域可添加关于解释结论的注释 点击底部工具栏的TextStacks按钮，可以查看已经添加过的注释。删除注释可以点击此注释 点击Curves按钮，显示所有的曲线名称列表，高亮曲线可以点击曲线名称 点击Legend按钮，显示此数据的图利供参考 依赖库: SVGKit GRMustache FCFileManager YOLOKit

Lasso方法与其他特征选择一样,对高维海量或高维小样本数据集的特征选择容易出现计算开销过大或过学习问题(过拟合)。为解决此问题,提出一种改进的Lasso方法:迭代式Lasso方法。迭代式Lasso方法首先将特征集分成K份,对第一份特征子集进行特征提取,将所得特征加入第二份,再对第二份特征进行特征提取;然后将所得特征加入第三份,依次迭代下去,直到第K份,得到最终特征子集。实验表明,迭代式Lasso方法能够很好地对高维海量或高维小样本数据集进行特征选择,是一种有效的特征选择方法。目前,此方法已经很好地应用在高维海量和高维小样本数据的分类或预测模型中。

在线matlab代码格式化

贝叶斯套索的Jupyter笔记本 我使用python sklearn模块实现了套索算法。然后，我使用PyMC3和emcee执行了贝叶斯套索的两种实现。一个笔记本示例在bayes_lasso.ipynb中。这两个贝叶斯套索实现在bayesian_lasso_emcee.py中。lasso_PyMC3.py

模型的关键点是对每个观点设置独立的不确定水平(`error bar`)，即模型中的噪声（波动性）独立，可以用如下方程组更加精确地描述

稀疏编码中涉及到的： LASSO，近端梯度优化（PGD），迭代软阈值算法（ISTA），L-Lipschitz条件，软阈值的公式推导

Process Lasso，也可简称ProLasso，目前最新版本为6.6，自带简体中文语言，分为free免费版和Pro专业版，可想而知Pro更为强大，可是需要掏钱。虽然官方在中国地区给予4折的优惠，可是为了一款应用软件，就算是几十块钱相信很多人还是不愿买。本站从国外网站淘到一破解补丁，经测试可完美破解，成功从免费版升级到专业版。 本站提供的压缩包除了官方原版的Process Lasso安装程序外，还内置了一个老外制作的绿色精简版本，可正常使用。另外，破解方法还是老样子，完全退出ProLasso，然后把Crack文件夹里的文件全部覆盖到安装目录，启动程序，OK，完成。 　　Process Lasso是款专业级的系统调试软件，简单描述它的功能就是：能保留一定数量的CPU可用资源，提高系统的响应速度，能够智能调整进程的优先级。它把这种调整进程优先级的方法叫做“ProBalance”，即进程平衡。打开Process Lasso，依次选择“选项/ProBalance settings/配置对话框”，我们会看见软件提供了一系列的措施来优化进程对CPU的使用。

PyTorch套索 用于L1正则化最小二乘（套索）问题的PyTorch库。 该库正在进行中。 欢迎和赞赏的贡献！ 作者：Reuben Feinman（纽约大学） 乍看上去： import torch from lasso . linear import dict_learning , sparse_encode # dummy data matrix data = torch . randn ( 100 , 10 ) # Dictionary Learning dictionary , losses = dict_learning ( data , n_components = 50 , alpha = 0.5 , algorithm = 'ista' ) # Sparse Coding (lasso solve) coeffs = sparse_encode ( data , di

Machine-Learning机器学习笔记 回归分析Regression Analysis(LS,LASSO,RR,RLS,BR), 聚类Clustering(KNN, EM, Mean-shift) 数字分类Digits Classification

1. 数据加载 假如进行房价的预测，这里加载的数据共1000条，共十个维度（十个特征），除了id以外，其余的都是自变量（9个可用） import pandas as pd import numpy as np import os import matplotlib.pyplot as plt os.chdir(r"C:\Users\86177\Desktop") df = pd.read_csv('sample_data_sets.csv') print(df.columns) print(df.shape) –> 输出的结果为： Index(['id', 'complete_year',