关于百度“判罚”的谣言

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转自站长学院：http://zhanzhang.baidu.com/college/articleinfo?id=935

江湖一直对“百度判罚”有种种猜测，现在，学院君整理了站长们最关心的几种情况，请专业技术工程师回答，这些情况是否会影响搜索对网站的质量判断

Q：网站被镜像，是否会引起百度判罚？

A：被镜像站点不会被百度判罚；百度有策略识别并判罚镜像站点，另可参考学院文章《网站被镜像，如何向百度投诉？》

Q：有人给我的网站做大量垃圾外链&黑链，是否会引起百度判罚 ？

A：百度会自动过滤垃圾外链&黑链，一般不会有影响

Q：有人大量采集我的网站，是否会引起百度判罚我的网站？

A：不会，站点可使用链接提交工具第一时间提交网站数据，便于百度更快识别原创内容

Q：别人攻击我的网站，是否会引起百度判罚？

A：如果造成网站无法访问等影响用户的情况，会影响到在百度的展现

Q：安装360统计，投放360联盟广告，是否会被判罚？

A：百度对第三方插件均一视对待，如广告内容恶劣触发冰桶算法4.0，则网站将会受到百度判罚

Q：百度统计跳出率高，是否会被判罚？

A：跳出率是百度计算网站评分的参考维度，跳出率高会对评分有影响

Q：网站不小心把网站里面内容误删了，是否会被判罚？

A：如果影响到搜索用户，百度会视情况处理

Q：网站上很多404，会影响整站么？

A：会对网站的搜索评价有影响，需要站点在站长平台提交死链

Q：URL中带文字对搜索引擎的利与弊，是有利还有弊？

A：有利有弊，在绝大多数场景下百度可识别中文字，在个别情况话会影响百度判断，比如在robots下会有影响，详情见学院文章：《robots文件是否支持中文目录》

Q：网站加入过多的Nofollow标签，会不会有影响？

A ：没影响
code-is-poetry
关注
百度带货直播质量及判罚标准.pdf
06-12
关于违规处理，百度制定了明确的处罚标准。一旦主播违反相关标准，将根据违规的次数和严重程度受到不同的处罚。例如，如果违规达到5次，主播账号将被永久封禁；违规4次，账号会被封禁7天；违规3次，账号会被封禁3天...
篮球比赛中身体接触与侵人犯规判罚的研究* (2005年)
04-22
他的判罚水平的高低，直接影响着运动员技能水平的发挥和提高，直接影响着篮球比赛的效果．他的职责是为双方球队提供一个公平、有序的比赛环境；并在规则尺度下最大限度保持比赛的连续性和流畅性，能否区别和处理好...
疑似诈骗的3种手机号码，请提高警惕，很多人都遇到过此类来电
song970713的博客
09-15 3195
现在的不法分子的"诈骗套路"是越来越多，利用各种高科技手段进行诈骗，让不少人防不胜防，当然这些不法分子最主要的诈骗方式还是利用电话进行诈骗，小酱为大家整理了疑似诈骗的三种手机号码，大家一定要提高警惕，很多人都遇到过此类来电。 第一种：400开头的号码 这种号码最早是由很多正规企业使用的，所以很多人见到此类号码都以为是正规企业的来电，然后就放心接听了。殊不知这类号码，正规企业是不会用来进行外呼的，...
2018年美国大学生数学建模竞赛(MCM/ICM) C题解题思路
weixin_33943347的博客
02-14 3181
整个赛题是一道大数据的深层挖掘与分析赛题，数据在这是很重要的组成因 素，因此大家首先应该把题目所给的数据搞清楚搞明白。赛题的关键是能源生产 和使用的合理安排，针对第一部分，主要解决能源的配置与评价问题，首先对于 能源配置，主要的点就在于能源要合理利用，即建立经济指标最优，而损耗成本 最低的配置模型。这里可以建立多目标优化模型，目标函数包括一系列经济性因 ...
2018年美国大学生数学建模竞赛(MCM/ICM) B题解题思路
weixin_33901843的博客
02-14 2290
老套路，把我们在解决B题时候采用的思路分享给大家，希望大家能学到点东西~~~ B题思路整理：Part1：先整理出说某种语言多的十个国家给找出来，或者说是把十种语言对应的国家找出来 然后再对各个国家的人口进行求和，我们大概可以估计出说某种语言的人口数 再去描述一下该说语言的人口数是如何变换的(参考世界人口数据1960-2016) 再去参考全球移民数据 再利...
AutoGPT裁判判罚辅助决策
weixin_30481539的博客
12-14 228
本文探讨如何利用AutoGPT类自主智能体辅助体育赛事裁判判罚，通过目标驱动的闭环机制整合视频分析、规则查询与历史判例，实现快速、可追溯的决策支持，解决信息孤岛、主观偏差与响应延迟等痛点。
基于单片机的篮球比赛计时记分判罚记录控制器设计（AD原理图、PCB图、仿真图、源代码、BOM表）
07-11
基于单片机的篮球比赛计时记分判罚记录控制器设计（AD原理图、PCB图、仿真图、源代码、BOM表） 该设计为单片机的篮球比赛计时记分判罚记录控制器设计，实时篮球比赛计时、记分、判罚统计等功能； 1、使用51单片机为...
篮球裁判员临场判罚准确性的影响因素与对策研究.zip
09-17
篮球裁判员临场判罚准确性是篮球比赛公正性的重要保障，其影响因素众多，而提高判罚准确性则是裁判员和整个篮球运动面临的关键问题。这篇资料深入探讨了这些因素及应对策略，旨在提升比赛的公平性和专业性。 一、...
精选资源
基于Yolov8的AI篮球走步、二运违例判罚python源码+文档说明
03-22
基于Yolov8的AI篮球走步、二运违例判罚python源码+文档说明 - 不懂运行，下载完可以私聊问，可远程教学 该资源内项目源码是个人的毕设，代码都测试ok，都是运行成功后才上传资源，答辩评审平均分达到96分，放心下载...
异步社区本周半价电子书（6月11-17日）
weixin_34387468的博客
06-12 165
​【美】伊恩 • 米尔（Ian Miell）著 点此链接购买纸书 本书由浅入深地讲解了Docker的相关内容，涵盖从开发环境到DevOps流水线，再一路到生产环境的整个落地过程以及相关的实用技巧。书中介绍Docker的核心概念和架构，以及将Docker和开发环境有机、高效地结合起来的方法，包括用作轻量级的虚拟机以及构建和宿主机编排、配置管理、精...
确认！语音识别大牛Daniel Povey将入职小米，曾遭霍普金斯大学解雇，怒拒Facebook
AI科技大本营
10-18 3677
整理 | 夕颜 出品 | AI科技大本营（ID:rgznai100） 【导读】10 月 17 日，语音界传奇 Daniel Povey 发布推特，宣布自己 2019 年末将要入职小米，目前正在签订合同阶段，入职后，他将带领一支团队研发下一代 PyTorch-y Kaldi。小米公司内部知情人士向 AI科技大本营确认了 Daniel Povey 将入职的消息，表示还在走最...
姚振华，一个想要胜天半子的男人
weixin_34049032的博客
05-23 342
姚振华，一个想要胜天半子的男人 2017-05-19 11:55   　　 　　 　　本文来源公众号：投行大师兄（ID：touhangdashixiong） 　　最近，一则关于前海人寿向某会请求恢复万能险业务的消息迅速传播，随后前海人寿辟谣称：公司现金流稳定，经营一切正常。不论真实情况究竟如何，很多人其实一直都对此事保持好奇：姚振华，一个想要胜天半子的人，一年前还风风火火，不可一世，为何一年之...
【Java设计模式】单例模式七种实现方案对比：线程安全、性能与适用场景深度解析
12-16
内容概要：文章深入剖析了Java中单例模式的七种实现方式，包括饿汉式、懒汉式（线程不安全与线程安全）、双重检查锁定（DCL）、静态内部类、枚举单例和容器式单例，详细讲解了每种写法的实现原理、优缺点及适用场景，并从性能、线程安全、代码可读性等多个维度进行对比分析，最终指出应根据实际应用场景选择最优方案。同时强调枚举单例在防止反射和序列化破坏方面的优势，以及静态内部类和DCL在延迟加载与性能之间的平衡。; 适合人群：具备一定Java基础，熟悉面向对象设计和多线程编程，工作1-3年的开发人员或希望深入理解设计模式原理的技术人员。; 使用场景及目标：①理解单例模式在高并发环境下的线程安全实现机制；②掌握如何避免反射和序列化破坏单例；③在实际项目中根据需求选择最优的单例实现方式，提升系统稳定性与性能。; 阅读建议：此资源不仅展示代码实现，更注重原理剖析和场景对比，建议结合JVM类加载机制、指令重排、synchronized与volatile关键字等知识点深入理解，并通过动手实践和调试加深对各种写法差异的认识。
内镜检查腺瘤性息肉和增生性息肉识别数据集，支持pascal voc xml,识别率可达99.4%,已标注好
12-16
数据集图片和标注详情可点击博客链接查看详情： https://backend.blog.youkuaiyun.com/article/details/155979179
含中间直流的三相电力电子变压器PET仿真模型（Simulink仿真实现）
最新发布
12-16
含中间直流的三相电力电子变压器PET仿真模型（Simulink仿真实现）内容概要：本文档介绍了含中间直流环节的三相电力电子变压器（PET）的Simulink仿真模型，重点在于构建适用于综合能源系统与电网优化调度的电力电子变换装置仿真平台。该模型可用于研究PET在柔性负荷、低碳经济调度、新能源接入等场景下的运行特性与控制策略，结合文中提及的多领域仿真资源，突出其在电力系统智能化管理中的关键作用。文档还列举了大量相关科研仿真案例，涵盖微电网优化、储能配置、负荷预测及电力电子变换器建模等内容，形成以电力系统为核心的多技术交叉仿真体系。; 适合人群：电气工程、自动化、能源系统等相关专业的研究生、科研人员及从事电力电子与智能电网开发的工程技术人员。; 使用场景及目标：①用于电力电子变压器PET的拓扑结构与控制策略研究；②支撑综合能源系统、微电网、储能优化等领域的仿真验证；③为含高比例可再生能源的电网低碳经济调度提供模型基础；④配合Matlab/Simulink环境开展教学与科研建模。; 阅读建议：建议结合文档中提供的网盘资源下载完整仿真模型，重点关注PET的中间直流环节建模与系统级集成应用，同时可参考文中列出的优化算法与控制策略实现方法，进行二次开发与仿真验证。
postgre 15.12数据库的tar镜像
12-16
postgre 15.12数据库的tar镜像
对于lasso或者ridge判罚，如何通过BIC准则来选择判罚项lambda
08-05
<think>首先，用户的问题是：“我想对于lasso或者ridge判罚，如何通过BIC准则来选择判罚项lambda 请问如何使用BIC准则选择Lasso或Ridge回归中的正则化参数lambda” 这是一个关于在Lasso或Ridge回归中使用贝叶斯信息准则（BIC）来选择正则化参数λ的问题。 我需要基于系统级指令来构建我的回答： 1. **行内数学表达式**：使用$...$格式。例如，变量、方程等。 2. **独立公式**：使用$$...$$格式并单独成段。 3. **LaTeX语法正确**：确保所有数学表达式使用正确的LaTeX。 4. **使用中文回答**：整个回答必须用中文。 5. **生成相关问题**：在回答结束后，添加一个“相关问题”部分。 6. **引用标识**：在回答中引用的段落末尾自然地添加引用标识，如[^1]。用户提供了几个引用，我需要参考它们。 用户提供的引用： - [^1]: 关于Lasso回归的目标函数。 - [^2]: 关于岭回归（Ridge）的描述。 - [^3]: 包含岭回归的交叉验证示例。 - [^4]: 讨论Lasso和Ridge的区别。 - [^5]: 关于线性回归的详细内容，包括正则化。 用户说这些引用仅供参考，我需要参考用户上一次的问题和我的回答。但在这个对话中，这是第一个问题，所以我应该基于这些引用和一般知识来回答。 关键点：BIC准则用于选择λ。 BIC（Bayesian Information Criterion）是一种模型选择标准，定义为： $$ \text{BIC} = -2 \times \log(\text{likelihood}) + k \times \log(n) $$ 其中： - $\log(\text{likelihood})$ 是模型的对数似然。 - $k$ 是模型参数的数量。 - $n$ 是样本数量。 在正则化回归中，如Lasso或Ridge，λ是正则化参数。我们需要最小化BIC来选择最优的λ。 对于线性回归，似然函数基于残差平方和（RSS）。 在普通最小二乘（OLS）回归中，BIC可以表示为： $$ \text{BIC} = n \log(\text{RSS}/n) + k \log(n) $$ 其中RSS是残差平方和。 在正则化回归中，情况类似，但需要考虑正则化项的影响。 具体到Lasso和Ridge： - **Ridge回归**：参数估计是连续的，所以k是参数的数量（包括截距）。 - **Lasso回归**：Lasso可以产生稀疏解，即一些系数为零。因此，k应该是非零系数的数量。 在计算BIC时，k是模型中非零参数的数量，因为零参数不贡献自由度。 步骤： 1. 对于给定的λ，拟合Lasso或Ridge模型。 2. 计算残差平方和（RSS）。 3. 计算对数似然：对于正态分布的误差，对数似然与RSS相关。 4. 计算自由度（df）：对于Ridge，df是有效自由度，可以计算为迹（trace）的矩阵。对于Lasso，df是非零系数的数量。 5. 然后计算BIC。 公式： 对于线性回归模型，BIC可以写为： $$ \text{BIC} = n \log(\hat{\sigma}^2) + k \log(n) $$ 其中$\hat{\sigma}^2 = \text{RSS}/n$，但通常$\hat{\sigma}^2 = \text{RSS}/(n - k)$用于无偏估计。在BIC中，常用$\text{RSS}/n$。 更精确地： $$ \text{BIC} = n \log(\text{RSS}) + k \log(n) - n \log(n) + \text{constant} $$ 但常数通常忽略，因为比较模型时相同。 所以，简化版： $$ \text{BIC} \propto n \log(\text{RSS}) + k \log(n) $$ 其中$k$是有效参数数量。 - 对于Ridge回归：$k = \text{trace}(X(X^TX + \lambda I)^{-1}X^T)$ - 对于Lasso回归：$k$ 是非零系数的数量。 在实现中，对于每个λ，计算BIC，然后选择最小BIC的λ。 现在，构建回答结构： - **介绍**：解释BIC准则及其在正则化参数选择中的应用。 - **方法**：描述计算BIC的步骤。 - **实现**：讨论如何在软件中实现，例如R语言（因为引用中提到R）。 引用中提到R语言，所以我可以参考。 用户引用[^3]提到交叉验证，但BIC是另一种方法。 回答需用中文。 最后生成相关问题。 添加引用：在回答中自然添加引用标识。例如，提到目标函数时引用[^1]，提到Ridge和Lasso时引用[^2]和[^4]。 大纲： 1. **解释BIC准则**：定义BIC及其在模型选择中的作用。 2. **应用于正则化回归**：描述如何为每个λ计算BIC。 - 拟合模型。 - 计算RSS。 - 确定k（有效参数数量）。 - 计算BIC。 3. **具体到Lasso和Ridge**： - Ridge：k = trace(H)，其中H是帽子矩阵。 - Lasso：k = 非零系数数量。 4. **选择λ**：最小化BIC。 5. **实现示例**：简要提到在R或其他语言中如何做。例如，使用glmnet包在R中，但glmnet使用交叉验证，可能需要自定义BIC计算。 6. **优缺点**：对比BIC与交叉验证（CV）。BIC更快，但假设模型正确。 7. **相关问题**：生成几个相关问题。 确保数学格式正确。 例如： - 行内：$ \lambda $ - 独立公式：$$ \text{BIC} = n \log(\text{RSS}/n) + k \log(n) $$ 在回答中，引用用户提供的引用： - [^1] 给出Lasso目标函数。 - [^2] 描述Ridge回归。 - [^4] 讨论Lasso的变量选择。 - [^5] 提到正则化路径。 所以，在解释时，可以引用这些。</think>### 如何使用BIC准则选择Lasso或Ridge回归中的正则化参数λ 在Lasso和Ridge回归中，正则化参数λ的选择至关重要，因为它控制着模型的复杂度和泛化能力。贝叶斯信息准则（BIC）是一种基于信息论的模型选择方法，它通过平衡模型拟合优度和模型复杂度来选取最优λ值。BIC的计算公式为： $$ \text{BIC} = n \log\left(\frac{\text{RSS}}{n}\right) + k \log(n) $$ 其中： - $n$ 是样本数量， - $\text{RSS}$ 是残差平方和（Residual Sum of Squares），表示模型预测值与真实值之间的误差平方和， - $k$ 是模型的有效参数数量（自由度）。 BIC值越小，表示模型越好。选择λ的过程就是遍历一系列候选λ值，计算每个λ对应的BIC，并选取最小BIC对应的λ作为最优解。下面我将逐步解释具体方法，并结合Lasso和Ridge回归的特点进行说明。参考引用中提到的Lasso目标函数[^1]和Ridge回归原理[^2]，我们将从基础开始。 #### 步骤1: 理解BIC在正则化回归中的应用 在正则化回归中，λ越大，正则化惩罚越强，模型系数会被压缩（Ridge）或稀疏化（Lasso）。BIC准则通过惩罚复杂模型（即$k$较大）来避免过拟合： - **Ridge回归**：系数连续收缩但不为零，$k$ 定义为有效自由度，计算公式为 $k = \text{trace}\left(X(X^TX + \lambda I)^{-1}X^T\right)$，其中$X$是设计矩阵，$I$是单位矩阵[^2]。 - **Lasso回归**：系数可能被压缩至零，实现变量选择，$k$ 定义为非零系数的数量（包括截距项）[^4]。 BIC的计算依赖于残差平方和$\text{RSS}$，其定义为： $$ \text{RSS} = \sum_{i=1}^{n} (y_i - \hat{y}_i)^2 $$ 其中$\hat{y}_i$是模型预测值。这类似于Lasso目标函数中的平方损失部分[^1]。 #### 步骤2: 计算BIC的具体步骤 以下是使用BIC选择λ的标准流程： 1. **生成候选λ序列**： 创建一个λ值的网格（例如，从$10^{-4}$到$10^2$的对数均匀间隔序列）。在正则化路径算法中，λ通常自动生成[^5]。 2. **对每个λ拟合模型并计算RSS**： - 使用训练数据拟合Lasso或Ridge模型。 - 计算模型的$\text{RSS}$。 3. **确定有效参数数量$k$**： - 对于**Ridge回归**：$k = \text{trace}\left(X(X^TX + \lambda I)^{-1}X^T\right)$。这需要计算设计矩阵$X$的帽子矩阵迹。 - 对于**Lasso回归**：$k$ 等于非零系数的个数（例如，如果模型有5个非零系数，则$k=5$）。Lasso的稀疏特性使$k$易于计算[^4]。 4. **计算BIC值**： 代入公式： $$ \text{BIC} = n \log\left(\frac{\text{RSS}}{n}\right) + k \log(n) $$ 这里$\log$是自然对数，$\text{RSS}/n$ 估计了误差方差。 5. **选择最优λ**： 比较所有候选λ对应的BIC值，选择最小BIC的λ作为最优解。这通常通过绘制BIC vs. λ曲线实现，最小值点即为最优λ。 #### 步骤3: 实现注意事项和示例 在软件实现中，R语言是常用工具（如引用中提到的岭回归和套索回归[^2][^3][^4]）。以下是基于`glmnet`包的简化示例（需先安装`glmnet`）： ```r # 加载库 library(glmnet) # 示例数据：X为预测变量矩阵，y为响应变量 set.seed(123) X <- matrix(rnorm(100 * 10), 100, 10) # 100个样本，10个特征 y <- rnorm(100) # 生成λ序列（glmnet自动处理） lambda_seq <- 10^seq(-4, 2, length = 100) # 拟合Lasso模型并计算BIC fit_lasso <- glmnet(X, y, alpha = 1, lambda = lambda_seq) # alpha=1为Lasso bic_values <- sapply(1:length(lambda_seq), function(i) { lambda <- lambda_seq[i] pred <- predict(fit_lasso, newx = X, s = lambda) # 预测值 rss <- sum((y - pred)^2) # 计算RSS k <- sum(coef(fit_lasso, s = lambda) != 0) # Lasso的非零系数数量 n <- length(y) bic <- n * log(rss / n) + k * log(n) # BIC公式 return(bic) }) # 选择最小BIC对应的λ optimal_lambda <- lambda_seq[which.min(bic_values)] print(paste("Optimal lambda via BIC:", optimal_lambda)) # 绘制BIC曲线 plot(lambda_seq, bic_values, type = "b", log = "x", xlab = "Lambda", ylab = "BIC") abline(v = optimal_lambda, col = "red") ``` 对于Ridge回归，只需设置`alpha = 0`，并计算$k$为有效自由度（可用`glmnet`的`df`组件近似）。注意，数据需标准化以符合Ridge回归的假设[^2]。 #### 优缺点分析 - **优点**：BIC计算高效，尤其适合大数据集，比交叉验证（CV）更快[^3]。它基于概率框架，倾向于选择更简洁的模型。 - **缺点**：BIC假设模型误差服从正态分布，如果数据不满足此假设，结果可能偏差。相比之下，交叉验证（如引用[^3]所述）更稳健但计算昂贵。实践中，BIC常用于初步筛选，CV用于验证。 总之，通过BIC选择λ能有效平衡拟合优度和模型复杂度，尤其适合Lasso的变量选择场景[^4]。实际应用中，建议结合正则化路径分析（如引用[^5]所述）来验证结果。
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