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- Lasso回归（概念+实例） - CSDN博客
Lasso回归（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator，最小绝对收缩和选择算子回归），是一种在统计学中广泛使用的回归分析方法。 其核心在于通过对系数进行压缩，以达到变量选择和复杂度调整的目的，从而提高模型的预测精度和解释能力。
- 一篇入门之-Lasso回归模型原理与实现（含代码）-老饼讲解
Lasso回归全称为Least absolute shrinkage and selection operator，是一种可用于筛选变量的模型，本文讲解Lasso回归的模型表达式、损失函数以及Lasso回归的原理与意义，并展示一个Lasso回归的实现例子，通过本文，可以快速了解Lasso回归是什么，模型的原理是什么，以及如何
- Lasso—原理及最优解 - 知乎 - 知乎专栏
1 Lasso原理 与岭回归类似，Lasso就是在目标函数 Q(\beta) 后面加了一个1-范数 Q(\beta)=||y-\boldsymbol{X}\beta||^2+\lambda||\beta||_1\\ \stackrel{ }{\Longleftrightarrow}~~\arg\min||y-\boldsymbol{X}\beta||^2~~~s t ~\sum|\beta_j|\leq s Lasso的提出在岭回归之后，为啥加1-范数的Lasso没有加2-范数的岭
- 机器学习算法系列（五）- Lasso回归算法（Lasso Regression Algorithm）
下面我们来学习另一种正则化的算法 - Lasso回归算法) 1 （Lasso Regression Algorithm），LASSO的完整名称叫最小绝对值收敛和选择算子算法（least absolute shrinkage and selection operator）。 二、模型介绍
- 机器学习算法系列（五）- Lasso回归算法（Lasso Regression Algorithm）-CSDN博客
本文详细介绍了Lasso回归算法，包括其与岭回归的区别，坐标下降法和最小角回归法的实现步骤，并通过Python代码展示了这两种方法。 Lasso回归在正则化时使用L1范数，能够实现特征选择，对于高维数据特别有用。
- R实战 | Lasso回归模型建立及变量筛选 - 知乎 - 知乎专栏
这意味着这个变量的系数是零(Lasso)或接近零(Ridge)。 本教程提供了一个循序渐进的例子，如何在R中执行套索回归。 LASSO; 示例数据准备及预处理; LASSO 模型建立; 变量筛选; 使用最终模型进行预测; 示例数据和代码领取; 木舟笔记2022年度VIP企划; 参考; 往期内容; LASSO
- 热门数据挖掘模型应用入门（一）: LASSO回归 | 统计之都
在保险行业中用于拟合广义线性模型的LASSO回归就是其中之一。 LASSO回归的特点是在拟合广义线性模型的同时进行变量筛选（variable selection）和复杂度调整（regularization）。 因此，不论目标因变量（dependent response varaible）是连续的（continuous），还是二元或者多元
- 大模型实战入门-3. 岭回归与LASSO回归详解 | 酷程网
本文详细解析了岭回归与LASSO回归的数学原理与Python实现，揭示它们如何通过正则化手段改进最小二乘法，解决特征共线性与过拟合问题，并通过实际案例对比最小二乘法、岭回归与LASSO回归的拟合效果。
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