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r - 稀疏套索 GLM 中截距的标准化和包含

cvSGL我在使用包中的函数练习稀疏组套索方法时发现了一些问题SGL。

我的问题如下：

  1. 查看 的代码SGL:::center_scale，似乎没有考虑数据的样本大小。

因此，预测变量的样本标准偏差测量得稍大一些。

我的理解是否正确，这可能导致系数过大？

  1. 模型是否可以通过 SGL 包用截距项（或常数项）进行估计

该SGL软件包似乎没有提供通过包含截距项进行估计的功能。

在cvFit[["fit"]]中，我只能看到根据 的预测变量的 beta，lambda常数项除外。的值是变量cvFit[["fit"]][["intercept"]]的平均值。y

它可以通过添加1到预测变量的第一列来估计X，但在这种情况下，预计会导致预测变量的中心化和标准化问题。

此外，该SPG软件包似乎对所有预测变量都增加了惩罚。即使如上所述通过添加1到解释变量的第一列来执行估计，常数项也可以估计为。X0

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mysql - sql 对 USERS 销售额求和

我正在尝试创建一个 sql，其中有 2 个表，一个用户和销售额，我的想法是能够对按日期销售最多的用户进行排名。

sql 卖家用户

根据日期和销售状态进行 Sql 销售

加入这些查询以获得按用户销售额排序的列表的有效方法是什么

格雷西亚斯

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nvme - 4K 数据传输可以使用多少个 SGL 描述符？

似乎 NVMe 规范对此几乎没有限制。理论上，我可以为 4K 数据传输创建一个包含 4K 描述符的段，例如

它看起来不切实际，但仍然不违反规范，对吗？


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