请注意，岭.jl 这个包目前无人维护，其可靠性无法保证。然而，它依然是了解Julia中岭回归和分类方法的有用工具。你可以通过如下代码来进行岭回归的基础操作：
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)
你可以通过循环不同的lambda值来观察岭回归模型的变化：
lambdas = 10.0 .^ [-4.0:0.1:4.0]
cors = Float64[]
for l in lambdas
tbeta_hat = ridge_regression(X, y, lambda = l)
push!(cors, cor(beta, tbeta_hat))
end
如果你想深入了解或使用其他相关代码，可以参考以下资源：
-
岭回归代码: 提供了完整的岭回归实现代码。
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Julia的最小回归库源码: 适用于最小回归的Julia库，可以用于更简单的回归问题。
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MyExample.jl包示例源码: 包含了Julia包的实际使用示例，帮助你更好地理解如何应用这些工具。
-
SPSS岭回归插件: 适合在SPSS中进行岭回归分析的用户。
对于想要进一步扩展到其他编程语言或环境的用户，以下资源可能更适合：
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