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?源码回归
5.源代码审计工具之：SonarQube

分位数回归及其Python源码导读

       探索自变量与因变量关系时，线性回归是源码回归最直接的方法，其公式为：[公式]。源码回归通过最小二乘方法（OLS）得到无偏估计值[公式]，源码回归[公式]。源码回归然而，源码回归源码商铺线性回归存在局限性，源码回归特别是源码回归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源码回归条件中位数而非均值时。为解决这些问题，源码回归分位数回归（Quantile Regression）应运而生。源码回归

       让我们以收入与食品消费为例，源码回归这一经典例子出自statasmodels的源码回归Quantile Regression应用。我们使用Python包statsmodels实现分位数回归，源码回归具体步骤如下：

       首先，源码回归进行数据预处理，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，DIY 网站源码 手工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街头篮球源码分析偏差。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、黄金筹码线源码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. 使用生成的怎么用ea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。

源代码审计工具之：SonarQube

       SonarQube是一个开源的代码分析平台，用于持续分析和评估项目源代码的质量。它能检测出项目中的重复代码、潜在bug、代码规范和安全性漏洞等问题，并通过web UI展示结果。

       1. Sonar简介

       1.1 SonarQube是什么？

       1. 代码质量和安全扫描和分析平台。

       2. 多维度分析代码：代码量、安全隐患、编写规范隐患、重复度、复杂度、代码增量、测试覆盖率等。

       3. 支持+编程语言的代码扫描和分析，包括Java、Python、C#、JavaScript、Go、C++等。

       4. 涵盖了编程语言的静态扫描规则：代码编写规范和安全规范。

       5. 能够与代码编辑器、CI/CD平台完美集成。

       6. 能够与SCM集成，可以直接在平台上看到代码问题是由哪位开发人员提交。

       7. 帮助程序猿写出更干净、更安全的代码。

       静态扫描主要针对开发人员编写的源代码。

       通过定义好的代码质量和安全规则，对开发人员编写的代码进行扫描和分析。

       将分析的结果多维护的呈现出来，以方便开发人员进行代码的优化和规范编写。

       1.2 SonarQube的各个功能：

       1.2.1 代码可靠性

       1. BUG检测

       2. 设置需要的代码标准

       3. 代码异味

       4. 代码安全性

       5. 对于开发的各个路径进行检测

       1.2.2 软件安全性

       1. Security Hotspots: 代码存在安全问题的部分

       2. Vulnerabilities: 代码是否存在漏洞

       1.3 SonarQube如何工作？

       Sonar静态代码扫描由两部分组成：SonarQube平台和sonar-scanner扫描器。

       SonarQube: web界面管理平台。

       1）展示所有的项目代码的质量数据。

       2）配置质量规则、管理项目、配置通知、配置SCM等。

       SonarScanner: 代码扫描工具。

       专门用来扫描和分析项目代码。支持+语言。

       代码扫描和分析完成之后，会将扫描结果存储到数据库当中，在SonarQube平台可以看到扫描数据。

       SonarQube和sonarScanner之间的关系：

       2 检测

       Sonar是一个用于代码质量管理的开源平台，用于管理源代码的质量，可以从七个维度检测代码质量。通过插件形式，可以支持包括Java、C#、C/C++、PL/SQL、Cobol、JavaScript、Groovy等等二十几种编程语言的代码质量管理与检测。

       2.1 Rules提示

       2.1.1 Rule界面

       2.1.2 Rule正确实例提示

       2.2 糟糕的复杂度分布

       文件、类、方法等，如果复杂度过高将难以改变，这会使得开发人员难以理解它们，且如果没有自动化的单元测试，对于程序中的任何组件的改变都将可能导致需要全面的回归测试。

       2.3 重复

       显然程序中包含大量复制粘贴的代码是质量低下的，Sonar可以展示源码中重复严重的地方。

       2.4 缺乏单元测试

       Sonar可以很方便地统计并展示单元测试覆盖率。

       2.5 没有代码标准

       Sonar可以通过PMD、CheckStyle、Findbugs等等代码规则检测工具规范代码编写。

       2.6 没有足够的或者过多的注释

       没有注释将使代码可读性变差，特别是当不可避免地出现人员变动时，程序的可读性将大幅下降，而过多的注释又会使得开发人员将精力过多地花费在阅读注释上，亦违背初衷。

       2.7 潜在的bug

       Sonar可以通过PMD、CheckStyle、Findbugs等等代码规则检测工具检测出潜在的bug。

       2.8 糟糕的设计（原文Spaghetti Design，意大利面式设计）

       通过Sonar可以找出循环，展示包与包、类与类之间的相互依赖关系，可以检测自定义的架构规则；通过Sonar可以管理第三方的jar包，可以利用LCOM4检测单个任务规则的应用情况，检测耦合。

       3. Sonar组成

       4. Sonar集成过程

       开发人员在他们的IDE中使用SonarLint运行分析本地代码。

       开发人员将他们的代码提交到代码管理平台中（SVN、GIT等），

       持续集成工具自动触发构建，调用SonarScanner对项目代码进行扫描分析，

       分析报告发送到SonarQube Server中进行加工，

       SonarQube Server加工并且保存分析报告到SonarQube Database中，通过UI显示分析报告。