LASSO算法

已于 2024-02-26 21:25:07 修改
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分类专栏： 计算机视觉入门 文章标签： 算法 计算机视觉 人工智能 python opencv
于 2024-02-26 21:23:46 首次发布
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LASSO算法是一种回归分析方法，通过L1惩罚项进行变量选择和正则化。本文介绍了LASSO的基本概念，展示了一个MATLAB实现的示例，包括数据生成、模型拟合和去偏置步骤，并提到了与OpenCV相关的计算机视觉学习资源。

LASSO (Least Absolute Shrinkage and Selection Operator) 是一种回归分析的方法，它能够同时进行变量选择和正则化，以增强预测准确性和模型的解释性。LASSO通过在损失函数中加入一个L1惩罚项来实现这一点。该惩罚项对系数的绝对值进行约束。

基本概念

在一个线性回归模型中，我们通常寻找权重向量 x x x，使得 ∥ A x − b ∥ 2 2 \|Ax - b\|_2^2 ∥Ax

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