LASSO, sparse group LASSO, elastic net

最新推荐文章于 2025-06-19 09:22:25 发布
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本文介绍了多种稀疏回归方法，包括LARS算法用于解决Lasso问题，Elastic Net处理多重共线性情况，Group Lasso实现组级别的稀疏性，Sparse Group Lasso进一步增强稀疏性，并提到了Adaptive Lasso等高级方法。此外还列举了一些相关的软件包。

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LARS: efficient algorithm to solve lasso

Least angle regression


elastic net: in case of collinear dictionary atoms, it will pick collinear atoms together, or drop them together.

Regularization and variable selection via the elastic net

group lasso: in the extreme case, it behavors like lasso, however in a group manner, i.e. a group is either picked or dropped, and sparsity is obtained at the group level, but within each group, sparsity can't be guarantteed.

Model selection and estimation in regression with grouped variables


sparse group lasso: sparsity is gotten at both group level and within each group.

A note on the group lasso and a sparse group lasso

adaptive lasso:

The adaptive lasso and its oracle properties



Packages:

(1) LARS: l1-magic http://statweb.stanford.edu/~candes/l1magic/

(2) CRAN - Package glmnet, Package 'glmnet'

(3) SPAMS: http://spams-devel.gforge.inria.fr/

(4) SLEP: http://www.public.asu.edu/~jye02/Software/SLEP/

(5) SIRS: http://www-bcf.usc.edu/~jinchilv/publications/software/



http://blog.sciencenet.cn/blog-284987-741425.html 
sklearn 源码解析 coordinate_descent.py Lasso回归 ElasticNet回归(1)
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08-24 2165
coordinate_descent.py Lasso回归 ElasticNet回归 import sys import warnings from abc import ABCMeta, abstractmethod import numpy as np from scipy import sparse from .base import _pre_
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有时，尤其是在变量数量很少的情况下，我们想在图上添加变量标签。我们首先生成带有10个变量的一些数据，然后，我们拟合glmnet模型，并绘制标准图。我们希望用变量名标记曲线。在路径的末尾放置系数的位置。
A note on the group lasso and a sparse group lasso
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弹性网络（Elastic Net）
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06-18 996
弹性网络在目标函数中加入 L1 和 L2 正则化项，同时考虑到了 Lasso 和 Ridge 回归的优点，具有更好的鲁棒性和稳健性。通过调节正则化参数 \(\alpha\) 和比例参数 \(\rho\)，可以得到不同程度的稀疏解或平滑解，从而适应不同的建模需求。其中，第一项是普通的最小二乘损失函数，第二项是 L1 正则化项（Lasso 正则化），第三项是 L2 正则化项（Ridge 正则化），\(\alpha\) 是正则化参数，\(\rho\) 控制 L1 和 L2 正则化的比例。
L0、L1、L2、Elastic Net正则项
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07-11 9175
先介绍下各自的用处： L0范数：就是指矩阵中非零元素的个数，很显然，在损失函数后面加上L0正则项就能够得到稀疏解，但是L0范数很难求解，是一个NP问题，因此转为求解相对容易的L1范数（L1是L0范数的最优凸近似） L1范数：矩阵中所有元素的绝对值的和。损失函数后面加上L1正则项就成了著名的Lasso问题（Least Absolute Shrinkage and Selection Op
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r语言中对LASSO回归，Ridge岭回归和弹性网络Elastic Net模型实现
拓端研究室TRL
12-06 617
原文链接：http://tecdat.cn/?p=3795Glmnet是一个通过惩罚最大似然关系拟合广义线性模型的软件包。正则化路径是针对正则化参数λ的值网格处的lasso或Elastic Net（弹性网络）惩罚值计算的（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。该算法非常快，并且可以利用输入矩阵中的稀疏性x。它适合线性，逻辑和多项式，泊松和Cox回归模型。可以从拟合模型中做出各种预测。相关视频它...
LASSOaLARSa-SPCA.rar_LASSO SPCA_Lasso selection_forward stepwis
07-14
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