Lasso回歸
Lasso 是一個線性模型，它給出的模型具有稀疏的系數（sparse coefficients）。它在一些場景中是很有用的，因為它傾向於使用較少參數的情況，能夠有效減少給定解決方案所依賴變量的個數。因此，Lasso 及其變體是壓縮感知（compressed sensing）領域的基礎。在某些特 ...
原文：LASSO的解法
LASSO非常實用，但由於它的懲罰項不可以常規地進行求導，使得很多人以為它無法顯式地求出解析解。但其實並不是這樣的。 單變量情形：軟閾值法 . 軟閾值的分類討論 將 N 個樣本的真實值記為 N 維向量 y ，將 N 個樣本的自變量記為 z ，假設我們已經將自變量做過標准化，即 z ell n ， z z N ，這也意味着在LASSO模型中截距項為 。系數 beta 是要優化的參數，懲罰項參數為 l ...
2021-06-17 15:56 0 271 推薦指數：
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