Ridge.jl 岭回归和分类

岭.jl 是一个无人维护的 Julia 包，这意味着其可靠性无法得到保障。然而，它仍然可以用于探索和学习 Julia 中的岭回归和分类方法。以下是一个简单的示例代码，展示了如何在 Julia 中使用该包进行岭回归分析：

using Ridge, Vega

n, p = 1_000, 1_000

X = randn(p, n)

beta = randn(p)

y = X' * beta + randn(n)

beta_hat = ridge_regression(X, y, lambda = 1.0)

cor(beta, beta_hat)

plot(x = beta, y = beta_hat)

lambdas = 10.0 .^ [-4.0:0.1:4.0]

cors = Float64[]

for l in lambdas

tbeta_hat = ridge_regression(X, y, lambda = l)

tpush!(cors, cor(beta, beta_hat))

end

plot(x, y)

尽管这个包无人维护，如果你对岭回归分析有深入兴趣，并希望查看更多源码或实现方式，建议你参考以下资源：

1. Julia.jl Julia编程语言的精选分贝源码：适合了解更多关于 Julia 编程的基础和高级应用。

2. SPSS岭回归插件解决岭回归问题：提供了在 SPSS 中应用岭回归分析的插件和工具。

3. Python实现机器学习算法-线性回归、Lasso回归、Ridge回归：通过 Python 实现岭回归，可以帮助你理解不同编程语言中的实现差异。

4. 岭回归分析：一个详细的岭回归分析介绍，适合更系统地学习岭回归的理论与应用。

5. 岭回归与LASSO回归模型：涵盖了岭回归和 LASSO 回归模型的对比和分析，提供了丰富的学习资源。

这些资源不仅能帮助你更好地理解岭回归，也为你提供了跨平台的实现示例。如果你对 Julia 语言中的岭回归应用有特别的需求，推荐查看 Alistair.jl Julia的最小回归库源码，这是一个更简洁的回归库，可以为你提供一些替代性的解决方案。