牛客题解 | 使用梯度下降实现Lasso回归

最新推荐文章于 2025-03-21 09:35:47 发布
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#回归 #数据挖掘 #人工智能 #算法 #力扣 #面试

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Lasso回归是一种线性回归模型，其目标函数为：

min ⁡ w 1 2 n ∑ i = 1 n ( y i − w T x i ) 2 + λ ∥ w ∥ 1 \min_{w} \frac{1}{2n} \sum_{i=1}^{n} (y_i - w^T x_i)^2 + \lambda \|w\|_1 wmin​2n1​i=1∑n​(yi​−wTxi​)

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DOA_Lasso问题求解算法整理（2）
weixin_43283365的博客
03-20 556
DOA_Lasso 次梯度下降法
07- 梯度下降优化(Lasso/Ridge/ElasticNet) (数据处理+算法)
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02-11 2082
归一化不同属性的数据都降到一个数量级最大值最小值归一化:优点是可以把所有数值归一到 0~1 之间，缺点受离群值影响较大0-均值标准化: 经过处理的数据符合标准正态分布有正有负防止数据过拟合L1或L2干扰项Lasso 回归:L1 正则Ridge 岭回归:多元线性回归损失函数L2 正则Elastic-Net算法很多特征互相联系的情况数据不够时防止欠拟合, 通常是使用现有参数相乘, 或者自身平方达到增加数据量的目的。
06-梯度下降优化(Lasso/Ridge/ElasticNet)
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12-11 661
升维的目的是为了去解决欠拟合的问题的，也就是为了提高模型的准确率为目的的，因为当维度不够时，说白了就是对于预测结果考虑的因素少的话，肯定不能准确的计算出模型。等于零的机率小了许多（这个也是一个很直观的想象），这就是为什么L2正则化不具有稀疏性的原因，因为不太可能出现多数 w 都为0的情况（这种情况就叫稀疏性）！我们在做特征工程的时候，很多时候如果对训练集的数据进行了预处理，比如这里讲的归一化，那么未来对测试集的时候，和模型上线来新的数据的时候，都要进行。是不一样的，即不同维度的数值大小是不同。
梯度下降应用举例
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12-20 3223
梯度下降应用举例 Lasso 问题求解 tikhonov正则化举例 main函数 u = load('tower.mat'); u = u.B1; x = double(u); [height, width] = size(u); x0 = x; y = x + 20 * randn(height, width); % y = mat2gray(y); % x = mat2gray(x); lambda0 = 0.5; lambda1 = 2; epsilon = 1e-4; func0
【优化】近端梯度下降（Proximal Gradient Descent）求解Lasso线性回归问题
敲代码的quant的博客
04-28 9614
近端梯度下降 近端梯度下降（Proximal Gradient Descent, PGD）是众多梯度下降算法中的一种，与传统的梯度下降算法以及随机梯度下降算法相比，近端梯度下降算法的使用范围相对狭窄，对于凸优化问题，PGD常用与目标函数中包含不可微分项时，如L1L1L1范数、迹范数或者全变正则项等。 常见线性回归问题 很多优化问题都可以转换为线性回归问题，假设线性回归的表达式是y=Xwy = Xw...
牛客题解 | 使用梯度下降的线性回归
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牛客题解 | softmax激活函数实现
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牛客题解 | 实现求解线性方程组的共轭梯度法
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wc529065的博客
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线性回归---梯度下降、最小二乘法、Ridge回归(岭回归)(L2 norm)、LASSO回归(L1 norm)
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05-20 1839
最小二乘法是概率密度是高斯分布的最大似然估计的状况。
机器学习实战(基于scikit-learn和TensorFlow)学习心得(20)--Lasso Regression,梯度下降法
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03-08 845
与ridge regression一样,不过加的正则项不一样 下图是lasso regression对不同的回归在不同的a值情况下对比 与ridge regression相比,lasso可能会使某一个θ变成0,具体原因下一个学习笔记会写道.而lasso成本函数在θi= 0时是不可微的(对于i = 1，2，…，n),所以我们要使用次梯度矢量g代替任何θ= 0,让梯度下降仍然可以正常工作 ...
DOA_Lasso问题求解算法整理（1）
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LASSO近端梯度下降法Proximal Gradient Descent公式推导及代码
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Lasso回归算法： 坐标轴下降法与最小角回归法小结
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05-19 3282
原文 ：http://www.cnblogs.com/pinard/p/6018889.html 前面的文章对线性回归做了一个小结，文章在这： 线性回归原理小结。里面对线程回归的正则化也做了一个初步的介绍。提到了线程回归的L2正则化-Ridge回归，以及线程回归的L1正则化-Lasso回归。但是对于Lasso回归的解法没有提及，本文是对该文的补充和扩展。以下都用矩阵法表示，如果对于矩阵分析不
最优化：Lasso回归算法及其两种解法
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