```python
import turtle
def draw_rose():
turtle.bgcolor("black")
turtle.speed(0)
turtle.color("red")
for i in range(100):
turtle.forward(2 * i)
turtle.left(361)
turtle.done()
draw_rose()
```...
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我写的论文题目是基于Logistics模型的贷款违约预测，用到Python编程，可以帮我写出嵌入式特征选择方法中的L2正则化简介吗
2023-10-28 14:37:00 来自 广西壮族自治区钦州市 的网友L2正则化(L2 regularization)是一种用于嵌入式特征选择的方法，它通过在损失函数中添加一个正则项来惩罚模型的复杂度。L2正则化可以有效地降低模型的过拟合风险，提高模型的泛化能力。 在基于Logistics模型的贷款违约预测中，我们可以使用L2正则化来选择最重要的特征。具体来说，我们可以将L2正则化项添加到损失函数中，然后使用梯度下降法或随机梯度下降法等优化算法来最小化损失函数。在每次迭代过程中，特征的重要性会根据其对损失函数的贡献进行更新。最后，我们可以选择具有最高重要性的特征子集作为最终的特征集。 以下是使用Python和scikit-learn库实现L2正则化的代码示例...<未完>点击进入 -
我写的论文题目是基于Logistics模型的贷款违约预测，用到Python编程，可以帮我写出嵌入式特征选择方法中的L1正则化简介吗
2023-10-28 14:34:01 来自 广西壮族自治区钦州市 的网友L1正则化(Lasso regularization)是一种线性回归分析中常用的特征选择方法。在基于Logistics模型的贷款违约预测中，L1正则化可以用于选择对目标变量影响较大的特征，从而提高模型的预测性能。 L1正则化通过在损失函数中添加一个L1惩罚项来实现特征选择。具体来说，对于每个特征，L1正则化会使得该特征的系数小于等于0,即特征权重变为0。这样，在训练过程中，具有较大权重的特征会被更频繁地更新，而较小权重的特征则会被较少地更新。最终，经过L1正则化处理后的特征权重可以帮助我们找到对目标变量影响较大的特征。 在Python编程中，可以使用`sklearn`库中的`Logisti...<未完>点击进入 -
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毕业后如果要从事电商文案工作，我会选择进一家大型的电商公司。原因有以下几点： 1. 大型电商公司通常拥有更丰富的资源和更高的品牌知名度，这对于刚刚步入职场的我来说，有助于更好地积累经验和提升自己的能力。在大型公司里，我可以接触到更多的项目和客户，了解不同行业的电商文案写作技巧，这对于我的职业发展是非常有益的。 2. 大型电商公司往往有更完善的培训体系和晋升机制，这有助于我在短时间内快速成长。在公司的培训下，我可以掌握更多电商文案写作的专业知识，提高自己的综合素质。同时，公司的晋升机制也能让我在工作中不断挑战自己，实现职业生涯的稳步上升。 3. 大型电商公司通常有更稳定的发展前景，这对于我...<未完>点击进入
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