1.分位数回归及其Python源码导读
2.Python机器学习系列拟合和回归傻傻分不清？一文带你彻底搞懂它
3.Python实现岭回归(Ridge Regression)
4.如何用python做cox分析和lasso回归?动力动力的步
5.自动化回归测试平台 AREX 前端架构演变史 —— Tabs 动态组件设计
6.ONNX一本通：综述&使用&源码分析（持续更新）

分位数回归及其Python源码导读

       探索自变量与因变量关系时，线性回归是回归回归最直接的方法，其公式为：[公式]。源码源码通过最小二乘方法（OLS）得到无偏估计值[公式]，骤步骤[公式]。动力动力的步然而，回归回归源码仓库管理线性回归存在局限性，源码源码特别是骤步骤当残差不满足期望值为零且方差恒定的独立随机变量假设时，或当我们需要了解在给定特定条件下的动力动力的步条件中位数而非均值时。为解决这些问题，回归回归分位数回归（Quantile Regression）应运而生。源码源码

       让我们以收入与食品消费为例，骤步骤这一经典例子出自statasmodels的动力动力的步Quantile Regression应用。我们使用Python包statsmodels实现分位数回归，回归回归具体步骤如下：

       首先，源码源码进行数据预处理，确保数据准备就绪。

       接着，我们进行中位数回归（分位数回归的特例，q=0.5），结果揭示了收入与食品消费之间的关系。

       通过可视化，我们进一步拟合了个分位数回归，分位数q从0.到0.，以全面理解不同分位数下的回归关系。

       观察条回归线，怎么查看aspx源码对比分位数回归线与线性最小二乘回归线，我们可直观发现三个关键现象。

       分位数回归的原理基于数理统计，涉及分位数的定义、求解方法以及如何将分位数回归应用到实际问题中。简而言之，分位数回归通过最小化损失函数来估计参数，从而提供更全面的统计信息。

       实现分位数回归的源码主要包含在Python库中的QuantReg和QuantRegResults类中。QuantReg类负责核心计算，如系数估计和协方差矩阵计算，而QuantRegResults类则用于计算拟合优度并整理回归结果。

       总结，分位数回归为解决线性回归局限性提供了有效手段，其优势在于提供更丰富统计信息，如条件中位数，适用于多种应用场景。希望本文能为理解分位数回归及其Python实现提供清晰路径。

Python机器学习系列拟合和回归傻傻分不清？一文带你彻底搞懂它

       在Python机器学习的探索中，理解拟合与回归这两个概念至关重要。它们虽然都涉及数据与模型的关联，但有着明确的差异。拟合是个广义概念，涵盖了将离散数据点通过线性或非线性方式映射到一条曲线的整个过程，旨在减小数据点与拟合曲线的spring 书籍推荐源码偏差。回归分析则是拟合的一种具体实现，它探究变量间的定量关系，以建立模型。

       回归拟合则根据复杂度分为几个类别。一元线性回归如np.polyfit方法，通过求解系数来拟合数据，如法一中的[8., -.]，sklearn的LinearRegression方法也得到类似结果。曲线拟合如curve_fit则适用于非线性模型，如法三中的[8., -.]。一元多项式回归，如2次多项式，np.polyfit、sklearn的LinearRegression和curve_fit都能得到系数，只是形式不同。

       对于更复杂的函数拟合，如指数函数，curve_fit依然是首选，如得到的最佳系数[2., 0.]。这些方法不仅适用于一元，也是多元回归建模的基础。想深入了解数据集和源码的朋友，可以随时联系作者获取更多信息。

Python实现岭回归(Ridge Regression)

       Python实现岭回归(Ridge Regression)是一种通过L2正则化解决线性回归过拟合问题的经典算法。本文将从原理、源码分析学习工具算法流程到实际代码实现进行详细介绍。

       一、原理和流程

       岭回归通过引入L2正则化项，限制模型参数范围，避免过拟合。其优化目标是损失函数加上正则化项的和，参数通常通过解析解获取。预测时，需对新样本标准化处理。

       二、正则化项与模型优化

       正则化项作为惩罚项，控制模型复杂度，L1和L2正则化分别通过系数稀疏化和参数平滑来达到不同效果。正则化系数λ的选取对模型性能至关重要，通常通过交叉验证确定。

       三、Python实现

       1. 导入必要库，如常见的数学和机器学习库。

       2. 自定义Ridge回归类，包含初始化参数、模型训练（解析解求得参数）、预测和模型评估等功能。

       3. 通过对比自定义模型与sklearn库中的Ridge，验证实现的准确性。

       4. 使用生成的中台系统源码数据集测试模型效果，可视化预测结果。

       四、实战演示

       本文提供的完整源码将展示如何构建岭回归模型，包括数据预处理、模型训练和性能评估等步骤，以直观展示算法在实际应用中的表现。

如何用python做cox分析和lasso回归?

       Lasso回归是一种线性回归算法，它通过L1正则化项实现特征选择和降维。与传统线性回归不同，Lasso回归能够使得部分特征系数变为0。Lasso算法的求解过程可以通过迭代算法实现，如坐标轴下降法或最小角回归法。这些方法在处理高维数据时，降低计算复杂度，有效提升处理效果。

       Lasso回归通过添加L1正则化项到损失函数中，控制模型复杂度，防止过拟合。L1正则化项促使部分系数变为0，实现特征选择。L2正则化则使系数向量尽可能小，减少过拟合。正则化系数通过交叉验证确定，通常取值为0到1之间的实数。

       Lasso回归的算法原理基于软阈值函数，通过将系数绝对值小于一定阈值的部分设为0，实现特征选择和降维。

       为了实现Lasso回归，我们使用原生Python，避免直接使用sklearn的Lasso模型。首先，导入必要的第三方库，如NumPy、pandas等。接着，实现Lasso回归算法的模型类，包括初始化、训练和预测方法。训练方法使用输入特征矩阵和标签进行系数更新。预测方法利用训练好的模型对新特征进行预测。

       生成回归数据集，进行模型训练和预测。通过与sklearn Lasso模型对比，验证实现的Lasso回归模型正确性和有效性。测试模型效果，评估预测值与真实值之间的均方误差（MSE）和R2等指标。最后，使用matplotlib可视化预测结果与真实标签，直观展示模型性能。

       完整源码提供了实现Lasso回归的Python代码，从数据生成、模型训练到预测，以及模型效果验证和可视化，实现了一套完整的Lasso回归算法流程。

自动化回归测试平台 AREX 前端架构演变史 —— Tabs 动态组件设计

       AREX 是一款开源自动化回归测试平台，利用 Java Agent 技术与比对技术，提供丰富的自动化测试功能。本文旨在分享 AREX 前端架构演变过程与解决方案，以便于理解源码及二次开发。

       Tabs 组件在前端应用广泛，满足多样化需求。AREX 主工作区大量使用 Tabs 组件。Tabs 组件设计需平衡用户体验与效率，采用 Tab 组织内容。

       主工作区作为核心功能区域，提供 API 调试、录制用例回放等。为优化切换与效率，采用 Tab 组件整合多个功能页面模块。

       在早期版本中，Tabs 组件采用条件渲染，简化代码但存在可读性与扩展性问题。为解决这些问题，引入动态组件渲染，实现更高效、可扩展的 Tabs 组件设计。

       动态组件渲染通过配置信息动态加载和渲染功能页面，新增页面只需配置参数，无需修改组件代码，降低维护成本。这不仅提高了代码可读性和优雅性，也为未来功能扩展奠定基础。

       在实现动态组件时，可以使用 Vue 框架的动态组件特性或 React 框架通过变量指定组件名称。在 AREX 重构版本中，采用第二种方式结合 Ant Design 5.0 提供的简化 Tabs 简写方式，优化动态 Tabs 组件。

       在 Tabs 组件设计中，抽离功能页面映射逻辑至单独文件，实现 Tabs 组件职责拆分，便于功能页面扩展。同时，设置专用配置空间及 ErrorBoundary 组件，确保页面稳定性和二次开发兼容性。

       为解决组件注册管理问题，设计 ArexPanesManager 容器，实现组件在不同包中注册与获取，提供统一管理方案。为统一功能页面组件规范，设计 ArexPane 类型，通过注册与封装实现组件管理。

       经过三个版本迭代，实现通用、分布式的组件注册管理方案，为 AREX 二次开发提供便利性。此设计重视代码封装性和扩展性，旨在提供更好的开发体验。在 AREX 开发过程中，持续思考如何优化代码结构以适应不断增长的功能需求。

ONNX一本通：综述&使用&源码分析（持续更新）

       ONNX详解：功能概述、Python API应用与源码解析

       ONNX的核心功能集中在模型定义、算子操作、序列化与反序列化，以及模型验证上。它主要通过onnx-runtime实现运行时支持，包括图优化和平台特定的算子库。模型转换工具如tf、pytorch和mindspore的FMK工具包负责各自框架模型至ONNX的转换。

       ONNX Python API实战

       场景一：构建线性回归模型，基础操作演示了API的使用。

       场景二至四：包括为op添加常量参数、属性以及控制流（尽管控制流在正式模型中应尽量避免）。

       场景五和后续：涉及for循环和自定义算子的添加，如Cos算子，涉及算子定义、添加到算子集、Python实现等步骤。

       源码分析

       onnx.checker：负责模型和元素的检查，cpp代码中实现具体检查逻辑。

       onnx.compose、onnx.defs、onnx.helper等：提供模型构建、算子定义和辅助函数。

       onnx.numpy_helper：处理numpy数组与onnx tensor的转换。

       onnx.reference：提供Python实现的op推理功能。

       onnx.shape_inference：进行模型的形状推断。

       onnx.version_converter：处理不同op_set_version的转换。

       转换实践

       ONNX支持将tf、pytorch和mindspore的模型转换为ONNX格式，同时也有ONNX到TensorRT、MNN和MS-Lite等其他格式的转换选项。

       总结

       ONNX提供了一个统一的IR（中间表示）框架，通过Python API构建模型，支持算子定义的检查和模型的序列化。同时，它利用numpy实现基础算子，便于模型的正确性验证，并支持不同框架模型之间的转换。