波士顿房价数据变量选择岭回归与Lasso筛选方法比较

波士顿市的房价受多种因素影响，包括房间数、犯罪率、居住面积比例、商业用地比例以及是否靠近河流。此外，还考虑了财产税率、学生与教师的比例以及低收入人群的比例。这些因素综合影响着房屋的市场价格。

本项目利用 Julia v1.0 对波士顿房价数据集进行机器学习回归分析。代码及结果已于 2018 年 12 月 12 日经领域专家审核确认。 Julia 1.0 于 2018 年 8 月发布，恰逢我开始学习机器学习。David Barber 博士对 Julia 的未来充满信心，这促使我选择 Julia 进行监督学习研究。有趣的是，我的朋友们选择了 Python、MATLAB 和 R。然而，根据我的经验，Julia 在速度和效率方面表现出色，而且使用体验非常愉快。 示例概述 以下示例可在 .jl 文件中找到，文件名以数字开头： 基础函数线性回归: 多项式基函数与简单数据集（4 个数据点） 多项式基函数与复杂数据集（正弦函数+高斯噪声）-- 过拟合演示 正弦基函数与简单数据集 -- 过拟合演示 不同属性数量的线性回归: 无属性线性回归（计算期望值） 注意： 示例文件名以示例编号开头。例如，“示例 1”对应的文件名以“1”开头。

利用帕累托分析和波士顿矩阵分析数据，绘制了可视化图表。 对数据进行了分析，并提供了相应的见解。

这是2015-2017年期间作为波士顿学院道德实验室经理编写的脚本集合。脚本保存在实验室GitHub中，包括：- 数据整理成BIDS格式- Matlab编程指南- 基于参数文件构建神经影像管道- 神经数据分类- 行为和神经数据处理。可提供手稿。

维基百科实时分析和利用Clusterpoint进行事务处理，Clusterpoint数据库被广泛应用于多个行业，支持24/7关键任务的网络和移动应用解决方案。从2015年1月开始，Clusterpoint提供即用型数据库即服务，帮助用户快速试用。演示文稿详细介绍了ClusterPoint在管理大数据应用中的独特功能，特别是如何利用来自维基百科的数百万篇文章数据集进行实时统计分析。

LASSO方法最早于1996年提出，通过引入惩罚函数，能够压缩回归系数，使得部分系数变为零，从而处理复共线性数据并获得偏估计。该方法的应用广泛，特别是在构建精简模型方面表现突出。

采用变量筛选技术，精准、快速地提取天然植物特征成分，提升传统筛选效率和准确性。

一种名为变量迭代空间收缩方法（VISSA）的变量选择技术在MATLAB平台上得到了实现。该方法利用加权二进制矩阵抽样迭代优化变量空间，为研究者提供了一种新颖的选择工具。

在Logistic回归中，多元线性回归模型为： y = β0 + β1X1 + β2X2 + … + βpXp当y为分类变量（如发生/未发生，阳性/阴性等）时，以上模型不再适用。因此，我们用发生的概率P来代替y： P = β0 + β1X1 + β2X2 + … + βpXp