不可导凸函数的最优解搜索问题 文章目录 不可导凸函数的最优解搜索问题 1. 次梯度下降方法 1.1 基于次梯度的 Lasso 回归求解 1.2 次梯度求解 Lasso 算法 1.3 编程实现 2. 软阈值方法 3. 坐标下降法求解Lasso回归 3.1 Lasso 回归的坐标下降法 3.2 Lasso 回归的坐标下降算法 3.3 Lasso 回归的坐标下降算法实现 4. 基于ADMM 方法的 Lasso 回归 4.1 Lasso 回归的 ADMM 算法 1. 次梯度下降方法 如目标函数包含不可微分的部分，形如 E ( w ) = 1 N ∥ y − y ^ (
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本文介绍了在面对不可导凸函数的最优解搜索问题时，如何利用次梯度下降方法解决Lasso回归。详细探讨了次梯度的定义及其在Lasso回归中的应用，包括次梯度求解Lasso回归的算法和编程实现。此外，还讨论了坐标下降法在Lasso回归中的坐标下降算法，解释了如何在各个坐标轴上找到目标函数的最小值。最后，简述了基于ADMM方法的Lasso回归求解过程。
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