Lasso回归
Lasso 是一个线性模型，它给出的模型具有稀疏的系数（sparse coefficients）。它在一些场景中是很有用的，因为它倾向于使用较少参数的情况，能够有效减少给定解决方案所依赖变量的个数。因此，Lasso 及其变体是压缩感知（compressed sensing）领域的基础。在某些特 ...
原文：LASSO的解法
LASSO非常实用，但由于它的惩罚项不可以常规地进行求导，使得很多人以为它无法显式地求出解析解。但其实并不是这样的。 单变量情形：软阈值法 . 软阈值的分类讨论 将 N 个样本的真实值记为 N 维向量 y ，将 N 个样本的自变量记为 z ，假设我们已经将自变量做过标准化，即 z ell n ， z z N ，这也意味着在LASSO模型中截距项为 。系数 beta 是要优化的参数，惩罚项参数为 l ...
2021-06-17 15:56 0 271 推荐指数：
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