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轮台歌奉送封大夫出师西征(岑参)[4]
原文链接：总览在这里，我们放宽了流行的线性方法的假设。有时线性假设只是一个很差的近似值。有许多方法可以解决此问题，其中一些方法可以通过使用正则化方法降低模型复杂性来 解决 。但是，这些技术仍然使用线性模型，到目前为止只能进行改进。本文本专注于线性模型的扩展多项式回归 这是对数据提供非线性拟合的简单方法。阶跃函数 将变量的范围划分为 K个 不同的区域，以生成定性变量。这具有拟合分段常数函数的效果。回归样条 比多项式和阶跃函数更灵活，并且实际上是两者的扩展。 局部样条曲线 类似于回归样条曲线，但是允许区域重叠，并且可以平滑地重叠。平滑样条曲线 也类似于回归样条曲线，但是它们最小化平滑度惩罚的残差平方和准则 。广义加性模型 允许扩展上述方法以处理多个预测变量。多项式回归这是扩展线性模型的最传统方法。随着我们增加 多项式的项，多项式回归使我们能够生成非线性的曲线，同时仍使用最小二乘法估计系数。请点击输入图片描述逐步回归它经常用于生物统计学和流行病学中。请点击输入图片描述回归样条回归样条是 扩展多项式和逐步回归技术的许多基本函数之一 。事实上。多项式和逐步回归函数只是基 函数的特定情况 。这是分段三次拟合的示例（左上图）。请点击输入图片描述为了解决此问题，更好的解决方案是采用约束，使拟合曲线必须连续。选择结的位置和数量一种选择是在我们认为变化最快的地方放置更多的结，而在更稳定的地方放置更少的结。但是在实践中，通常以统一的方式放置结。要清楚的是，在这种情况下，实际上有5个结，包括边界结。请点击输入图片描述那么我们应该使用多少个结？一个简单的选择是尝试许多个结，然后看哪个会产生最好的曲线。但是，更客观的方法是使用交叉验证。与多项式回归相比，样条曲线可以显示出更稳定的效果。平滑样条线我们讨论了回归样条曲线，该样条曲线是通过指定一组结，生成一系列基函数，然后使用最小二乘法估计样条系数而创建的。平滑样条曲线是创建样条曲线的另一种方法。让我们回想一下，我们的目标是找到一些非常适合观察到的数据的函数，即最大限度地减少RSS。但是，如果对我们的函数没有任何限制，我们可以通过选择精确内插所有数据的函数来使RSS设为零。选择平滑参数Lambda同样，我们求助于交叉验证。事实证明，我们实际上可以非常有效地计算LOOCV，以平滑样条曲线，回归样条曲线和其他任意基函数。平滑样条线通常比回归样条线更可取，因为它们通常会创建更简单的模型并具有可比的拟合度。局部回归局部回归涉及仅使用附近的训练观测值来计算目标点x 0 处的拟合度 。可以通过各种方式执行局部回归，尤其是在涉及拟合p 线性回归模型的多变量方案中尤为明显 ，因此某些变量可以全局拟合，而某些局部拟合。请点击输入图片描述广义加性模型GAM模型提供了一个通用框架，可通过允许每个变量的非线性函数扩展线性模型，同时保持可加性。具有平滑样条的GAM并不是那么简单，因为不能使用最小二乘。取而代之的 是使用一种称为反向拟合的方法 。GAM的优缺点优点GAM允许将非线性函数拟合到每个预测变量，以便我们可以自动对标准线性回归会遗漏的非线性关系进行建模。我们不需要对每个变量分别尝试许多不同的转换。非线性拟合可以潜在地对因变量Y做出更准确的预测 。因为模型是可加的，所以我们仍然可以检查每个预测变量对Y的影响， 同时保持其他变量不变。缺点主要局限性在于该模型仅限于累加模型，因此可能会错过重要的交互作用。范例多项式回归和阶跃函数library(ISLR)attach(Wage)我们可以轻松地使用来拟合多项式函数，然后指定多项式的变量和次数。该函数返回正交多项式的矩阵，这意味着每列是变量的变量的线性组合 age， age^2， age^3，和 age^4。如果要直接获取变量，可以指定 raw=TRUE，但这不会影响预测结果。它可用于检查所需的系数估计。fit = lm(wage~poly(age, 4), data=Wage)kable(coef(summary(fit)))请点击输入图片描述现在让我们创建一个ages 我们要预测的向量。最后，我们将要绘制数据和拟合的4次多项式。ageLims <- range(age)id <- seq(from=ageLims[1], to=ageLims[2])pred <- predict(fit, newdata = list(age = id),se=TRUE)plot(age,wage,xlim=ageLims ,cex=5,col="darkgrey")lines(id,pred$fit,lwd=2,col="blue")matlines(id,bands,lwd=2,col="blue",lty=3)在这个简单的示例中，我们可以使用ANOVA检验 。请点击输入图片描述## Analysis of Variance Table## ## Model 1: wage ~ age## Model 2: wage ~ poly(age, 2)## Model 3: wage ~ poly(age, 3)## Model 4: wage ~ poly(age, 4)## Model 5: wage ~ poly(age, 5)## RDf RSS Df Sum of Sq F Pr(>F) ## 1 2998 5022216 ## 2 2997 4793430 1 228786 59 <2e-16 ***## 3 2996 4777674 1 15756 89 0017 ** ## 4 2995 4771604 1 6070 81 0510 ## 5 2994 4770322 1 1283 80 3697 ## ---## S codes: 0 '***' 001 '**' 01 '*' 05 '' 1 ' ' 1我们看到，_M_1 与二次模型 相比，p值 _M_2 实质上为零，这表明线性拟合是不够的。 因此，我们可以得出结论，二次方或三次模型可能更适合于此数据，并且偏向于简单模型。我们也可以使用交叉验证来选择多项式次数。请点击输入图片描述在这里，我们实际上看到的最小交叉验证误差是针对4次多项式的，但是选择3次或2次模型并不会造成太大损失。接下来，我们考虑预测个人是否每年收入超过25万。但是，概率的置信区间是不合理的，因为我们最终得到了一些负概率。为了生成置信区间，更有意义的是转换对 数 预测。绘制：plot(age,I(wage>250),xlim=ageLims ,type="n",ylim=c(0,2))lines(id,pfit,lwd=2, col="blue")matlines(id,bands,lwd=1,col="blue",lty=3)请点击输入图片描述逐步回归函数在这里，我们需要拆分数据。 table(cut(age, 4))#### (9,5] (5,49] (49,5] (5,1]## 750 1399 779 72fit <- lm(wage~cut(age, 4), data=Wage)coef(summary(fit))## Estimate S Error t value Pr(>|t|)## (Intercept) 158 476 790 000e+00## cut(age, 4)(5,49] 053 829 148 982e-38## cut(age, 4)(49,5] 665 068 443 041e-29## cut(age, 4)(5,1] 641 987 532 256e-01splines 样条函数在这里，我们将使用三次样条。请点击输入图片描述由于我们使用的是三个结的三次样条，因此生成的样条具有六个基函数。 ## [1] 3000 6dim(bs(age, df=6))## [1] 3000 6## 25% 50% 75% ## 75 00 00拟合样条曲线。 请点击输入图片描述我们也可以拟合平滑样条。在这里，我们拟合具有16个自由度的样条曲线，然后通过交叉验证选择样条曲线，从而产生8个自由度。fit2$df## [1] 795lines(fit, col='red', lwd=2)lines(fit2, col='blue', lwd=1)legend('topright', legend=c('16 DF', '8 DF'),col=c('red','blue'), lty=1, lwd=2, cex=8)请点击输入图片描述局部回归执行局部回归。 请点击输入图片描述GAMs现在，我们使用GAM通过年份，年龄和受教育程度的样条来预测工资。由于这只是具有多个基本函数的线性回归模型，因此我们仅使用 lm() 函数。为了拟合更复杂的样条曲线 ，我们需要使用平滑样条曲线。绘制这两个模型请点击输入图片描述请点击输入图片描述year 是线性的。我们可以创建一个新模型，然后使用ANOVA检验 。## Analysis of Variance Table## ## Model 1: wage ~ ns(age, 5) + education## Model 2: wage ~ year + s(age, 5) + education## Model 3: wage ~ s(year, 4) + s(age, 5) + education## RDf RSS Df Sum of Sq F Pr(>F) ## 1 2990 3712881 ## 2 2989 3693842 1 19040 4 9e-05 ***## 3 2986 3689770 3 4071 1 35 ## ---## S codes: 0 '***' 001 '**' 01 '*' 05 '' 1 ' ' 1似乎添加线性year 成分要比不添加线性 成分的GAM好得多。 ## ## Deviance Residuals:## Min 1Q Median 3Q Max ## -43 -70 -33 17 48 ## ## (Dispersion Parameter for gaussian family taken to be 1236)## ## Null Deviance: 5222086 on 2999 degrees of freedom## Residual Deviance: 3689770 on 2986 degrees of freedom## AIC: 29888 ## ## Number of Local Scoring Iterations: 2 ## ## Anova for Parametric Effects## Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F) ## s(year, 4) 1 27162 27162 22 9e-06 ***## s(age, 5) 1 195338 195338 158 < 2e-16 ***## education 4 1069726 267432 216 < 2e-16 ***## Residuals 2986 3689770 1236 ## ---## S codes: 0 '***' 001 '**' 01 '*' 05 '' 1 ' ' 1## ## Anova for Nonparametric Effects## Npar Df Npar F Pr(F) ## (Intercept) ## s(year, 4) 3 1 35 ## s(age, 5) 4 4 <2e-16 ***## education ## ---## S codes: 0 '***' 001 '**' 01 '*' 05 '' 1 ' ' 1在具有非线性关系的模型中， 我们可以再次确认year 对模型没有贡献。接下来，我们 将局部回归拟合GAM 。请点击输入图片描述在调用GAM之前，我们还可以使用局部回归来创建交互项。我们可以 绘制结果曲面图 。请点击输入图片描述请点击输入图片描述参考文献 R语言多元Logistic逻辑回归 应用案例面板平滑转移回归(PSTR)分析案例实现atlab中的偏最小二乘回归（PLSR）和主成分回归（PCR）R语言泊松Poisson回归模型分析案例R语言回归中的Hosmer-Lemeshow拟合优度检验语言中对LASSO回归，Ridge岭回归和Elastic Net模型实现在R语言中实现Logistic逻辑回归python用线性回归预测股票价格R语言如何在生存分析与Cox回归中计算IDI，NRI指标
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检索语言是根据信息检索的需要创造出来的一种人工语言，是在文献检索领域中用来描述文献特征和表达信息检索提问的一种专用语言。
同学你好，毕业了就需要面临写论文，对于论文不知道你是否确定选题，确定选题了接下来你需要根据选题去查阅前辈们的相关论文，看看人家是怎么规划论文整体框架的；其次就是需要自己动手收集资料了，进而整理和分析资料得出自己的论文框架；最后就是按照框架去组织论文了。如果需要参考资料我提供给你还有什么不了解的可以直接问我，希望可以帮到你，祝写作过程顺利。准备工作要充分 首先，作者要广泛大量的浏览或阅读近年来发表在各类期刊和学术权威刊物上的文章。如中国外语。外国语，现代外语，中国翻译，语言与翻译，语言教学与研究，外语与外语教学，外语电话教学，高师英语教学与研究，基础教育外语教学研究，中小学外语教学与研究，中小学外语教学等。通过广泛的阅读使自己了解目前学术前沿和科研的最新动态。同时还要弄清楚自己所感兴趣的领域及其该领域的研究状况。拟定题目并进行可行性分析 通过浏览阅读文献，作者会获得一定的灵感和启发。结合所提供的选题方向和建议便可拟定自己感兴趣的研究课题了。此时需要注意的问题是你所拟定的题目应该具有一定的研究价值或能反映该学科领域较为前沿的发展。但拟定好题目还仅仅是一个研究的理想，能否如期完成才是至关重要的。否则不仅浪费时间，更会丧失信心。所以一定要从以下几个方面对论文的可行性进行深入考察和分析。首先一定要估算完成论文所需要的时间。如该选题所需要的时间远远超出了一学期，则应认真考虑是否适合自己。因为课题完成占用的时间越长，作者就越容易失去耐心和兴趣，同时也很难按时完成任务。其次，还要认真分析研究所拟定的题目是否适宜。题目过大，任务过多都是不可取的。毕业论文是展示大学生学习能力和研究能力的重要途径之一。因此一定要严格地把好这一关。做到从小处着手，以小见大，深入发掘。并有所创新。最后。完成论文所需要投入的人力、物力、财力等方面的问题也都是作者事先应该考虑到的问题。所谓磨刀不误砍柴工。认真对待写作中的选题。把好这一关对后期论文写作的完成起着至关重要的作用。
毕业论文参考文献规范格式 一、参考文献的类型 参考文献（即引文出处）的类型以单字母方式标识，具体如下： M——专著 C——论文集 N——报纸文章 J——期刊文章 D——学位论文 R——报告 对于不属于上述的文献类型，采用字母“Z”标识。 对于英文参考文献，还应注意以下两点： ①作者姓名采用“姓在前名在后”原则，具体格式是： 姓，名字的首字母 如： Malcolm Richard Cowley 应为：Cowley, MR，如果有两位作者，第一位作者方式不变，&之后第二位作者名字的首字母放在前面，姓放在后面，如：Frank Norris 与Irving Gordon应为：Norris, F & IG； ②书名、报刊名使用斜体字，如：Mastering English Literature，English Weekly。 二、参考文献的格式及举例 期刊类 【格式】[序号]作者篇名[J]刊名，出版年份，卷号（期号）：起止页码 【举例】 [1] 王海粟浅议会计信息披露模式[J]财政研究，2004,21(1)：56- [2] 夏鲁惠高等学校毕业论文教学情况调研报告[J]高等理科教育，2004(1):46- [3] Heider, ER& DCO The structure of color space in naming and memory of two languages [J] Foreign Language Teaching and Research, 1999, (3): 62 – 专著类 【格式】[序号]作者书名[M]出版地：出版社，出版年份：起止页码 【举例】[4] 葛家澍，林志军现代西方财务会计理论[M]厦门：厦门大学出版社，2001： [5] Gill, R Mastering English Literature [M] London: Macmillan, 1985: 42- 报纸类 【格式】[序号]作者篇名[N]报纸名，出版日期（版次） 【举例】 [6] 李大伦经济全球化的重要性[N] 光明日报，1998-12-27(3) [7] French, W Between Silences: A Voice from China[N] Atlantic Weekly, 1987-8-15(33) 论文集 【格式】[序号]作者篇名[C]出版地：出版者，出版年份：起始页码 【举例】 [8] 伍蠡甫西方文论选[C] 上海：上海译文出版社，1979：12- [9] Spivak,G “Can the Subaltern Speak?”[A] In CNelson & L Grossberg() Victory in Limbo: Imigism [C] Urbana: University of Illinois Press, 1988, 271- [10] Almarza, GG Student foreign language teacher’s knowledge growth [A] In DFreeman and JCRichards () Teacher Learning in Language Teaching [C] New York: Cambridge University P 50- 学位论文 【格式】[序号]作者篇名[D]出版地：保存者，出版年份：起始页码 【举例】 [11] 张筑生微分半动力系统的不变集[D]北京：北京大学数学系数学研究所, 1983：1- 研究报告 【格式】[序号]作者篇名[R]出版地：出版者，出版年份：起始页码 【举例】 [12] 冯西桥核反应堆压力管道与压力容器的LBB分析[R]北京：清华大学核能技术设计研究院, 1997：9- 条例 【格式】[序号]颁布单位条例名称发布日期 【举例】[15] 中华人民共和国科学技术委员会科学技术期刊管理办法[Z]1991—06—05 译著 【格式】[序号]原著作者 书名[M]译者，译出版地：出版社，出版年份：起止页码 三、注释 注释是对论文正文中某一特定内容的进一步解释或补充说明。注释前面用圈码①、②、③等标识。 四、参考文献 参考文献与文中注（王小龙，2005）对应。标号在标点符号内。多个都需要标注出来，而不是1-6等等 ，并列写出来。
轮台歌奉送封大夫出师西征(岑参)[4]
参考文献引用的话大概有这样两种情况： 1·如果是直接引用别人著作中的话的话在引用的时候都要标注出来，可以用脚注（标注在每页页底），也可以用尾注（总地标注在文章最后）。 2·如果没有直接别人书中的话，而是参考了别人的观点，就不用在文中直接标出来，一般就是在文末列一个参考文献的索引列表，只要是你写论文时参照了的文献都可以列出来。当然，如果你参考的文献很多的话就列出主要的就好了。 至于引用的格式你参照别人写的论文应该就知道了。
参考文献：[1]中华人民共和国教育部．英语课程标准（实验稿）．北京师范大学出版社，2001版[2]黄远振．新课程英语教与学[m] ．福建教育出版社，119～139[3]林崇德．英语教育心理学[m] ．北京教育出版社，149～152[4]李庭乡．英语教学法[m] ．高等教育出版社，95～98好感动哦，找半天终于找到了，这个对我来说真的好难，不知道对不对哦，希望能对你有帮助。哈哈