Lasso

最新推荐文章于 2024-04-22 14:24:51 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/w15180622522/article/details/89479758
本文深入解析了Lasso回归的不同实现，包括坐标下降法、LassoCV、LassoLars、LassoLarsCV以及MultiTaskLasso。详细对比了它们在求解线性模型过程中的算法差异，如坐标下降法的迭代特性，LassoCV的参数优化策略，以及LassoLars采用的最小角回归等。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

linear_model.Lasso  坐标下降法在每次迭代中在当前点处沿一个坐标方向进行一维搜索，固定其他的坐标方向，找到一个函数的局部极小值

相较于Lasso，linear_model.LassoCV 多个阿尔法，得出多个对应最佳的w,然后得到最佳的w及对应的阿尔法

linear_model.LassoLars 在极小化损失函数时，用的是最小角回归（LARS）。最小角回归（https://blog.youkuaiyun.com/xbinworld/article/details/44284293）梯度下降是在相关性系数最大的维度走一小步，而最小角回归走到很远。

linear_model.LassoLarsCV

linear_model.MultiTaskLasso 多任务Lasso， 是一个估计多元回归稀疏系数的线性模型

 

https://scikit-learn.org/stable/modules/classes.html  

http://sklearn.apachecn.org/#/docs/2?id=least-angle-regression

https://blog.youkuaiyun.com/xiaozhu_1024/article/details/80585151

https://blog.youkuaiyun.com/MRxjh/article/details/78489843 

【机器学习】Lasso模型
xiaohutong1991的专栏
08-13 2万+
大V
demo_adaptive_lasso_lasso_adaptivelasso_DEMO_adaptive_
10-01
标题中的"demo_adaptive_lasso_lasso_adaptivelasso_DEMO_adaptive_"暗示了我们将探讨一个关于Adaptive Lasso的Python实现示例。描述中的"用python实现Adaptive Lasso"进一步确认了这一点，意味着我们将详细讨论如何...
LASSO
颹蕭蕭
12-19 4675
Basis Pursuit problem： 为什么用 lasso 替代BP 参考文献： The Bregman Iterative Algorithm for `1-Minimization
Lasso及其扩展
qq_63525592的博客
09-02 1955
​ 在统计和机器学习中，Lasso(最小绝对收缩和选择算子)是一种回归分析方法，执行，以提高预测精度和结果统计模型的可解释性。它最初是在地球物理学中引入的，后来Robert Tibshirani提出这一术语。Lasso最初是为线性回归模型而推导的。这个简单的情形揭示了关于估计量的很多信息，包括它与岭回归和最佳子集选择的关系，以及Lasso回归系数和所谓的软阈值之间的联系。它还揭示了(像标准线性回归)，如果协变量共线，那么系数估计可能不唯一。
S3_Lasso_LASSO模型及回测检验_lasso_股票_
10-03
LASSO（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator，最小绝对值收缩与选择算子）模型是一种常用的回归分析工具，它结合了岭回归和套索回归的优点，既能进行变量选择，又能进行系数的正则化。本文将深入探讨...
ADMM解决MMV下LASSO问题
05-25
在机器学习和统计建模领域，LASSO（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator）是一种常用的线性模型正则化方法，它通过引入L1范数惩罚项来实现变量选择和稀疏解。LASSO问题通常用于在大量候选特征中寻找...
lasso.zip_Lasso算法_lasso_lasso matlab_matlab Lasso
07-14
**lasso.zip** 内含的是关于 **Lasso算法** 的相关资料，这是一种在机器学习和统计学中广泛使用的变量选择方法。Lasso，全称为Least Absolute Shrinkage and Selection Operator，即最小绝对收缩和选择算子。它由...
ADMM for Lasso
09-29
《ADMM for Lasso：R语言中的并行计算与分布式统计优化》 Lasso回归，又称L1正则化线性回归，是统计学中的一种重要模型，它通过引入L1范数惩罚项来实现变量选择，从而在预测的同时达到特征筛选的效果。而交替方向...
7.机器学习-十大算法之一拉索回归（Lasso）算法原理讲解
最新发布
weixin_50804299的博客
04-22 2万+
拉索回归（Lasso Regression）是一种线性回归的正则化形式，它通过引入L1范数惩罚项来实现模型的稀疏性，从而有助于特征选择。在机器学习和统计学中，当数据集具有许多特征时，可能会遇到特征之间存在多重共线性或者某些特征对预测结果影响不大的情况。标准的线性回归方法可能会导致模型过拟合，并且难以解释。为了解决这个问题，拉索回归被提出。它在最小二乘法的基础上，对系数向量添加了一个L1范数惩罚项，这个惩罚项等于所有回归系数绝对值之和的λ倍（λ为惩罚系数）。
LASSO回归
fakerth的博客
09-10 9432
LASSO(Least Absolute Shrinkage and Selection Operator，最小绝对值收敛和选择算子算法)是一种回归分析技术，用于变量选择和正则化。它由Robert Tibshirani于1996年提出，作为传统最小二乘回归方法的替代品。
Lasso算法理论介绍
热门推荐
slade_sha的博客
11-14 9万+
先讲一波过拟合： 均方根误差也叫标准误差，即为√[∑di^2/n]=Re，n为测量次数；di为一组测量值与真值的偏差。 实际考虑回归的过程中，我们需要考虑到误差项， 这个和简单的线性回归的公式相似，而在正则化下来优化过拟合这件事情的时候，会加入一个约束条件，也就是惩罚函数： 这边这个惩罚函数有多种形式，比较常用的有l1,l2，大概有如下几种：
1.1.3. Lasso（套索回归）
matrix_studio的博客
11-11 8318
1.1.3. Lasso 一、简介 首先，Lasso同样是线性回归的一种变体。而文档中指出，它是一种能让参数ω\omegaω稀疏的模型（作用）。它是压缩感知领域的基础（地位），在特定情况下，它可以“恢复一组非零权重的精确集”（这句话来着别人的翻译，我暂时还不明白）。 二、损失函数特性 在Ridge Regression中，我们介绍了正则项（惩罚项）Lasso和Ridge模型上的差别也主要体现在损失函数中不同的正则项上。 在Ridge中，我们为了约束参数ω\omegaω，我们给损失函数添上了关于ω\omeg
机器学习算法——lasso
chinaswin的博客
04-11 1582
[+] 一、lasso    前面已经叙述了基本的线性回归，局部加权线性回归，以及岭回归。其中，局部加权线性回归做的工作就是进行了特征的选择，选择的策略是进行局部的约束；岭回归是采用的正则化的方法进行特征的选择，使用的是。而lasso采用的则是，即lasso是在平方误差的基础上增加： ， 0" src="http://latex.codecogs.com/gif.late
回归，岭回归。LASSO回归
IT届的小学生
12-27 6531
矩阵表示多元线性回归 Y=BX+a Q(B)=(Y-BX)T(Y-BX)达到最小时的B值。 也即是残差平方和最小时。B（Bi）的值。可以证明B的最小二乘估计=（XTX）-1XTy 其中（XTX）-1为广义逆。 如果X存在线性相关的话，XTX没有逆： 1.出现多重共线性2.当n 岭回归（Ridge Regression）---------共线性问题 先对数据做标准化 B(K)=(X
Lasso回归
cschengvdn的专栏
07-08 4960
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