基于R语言lars包的改写，详细实现lasso模型和adaptive lasso模型，并使用两个模型分别研究了幸福指数的影响因素，得出：Adaptive lasso模型具有更强的Oracle性质。

讲述了 基于高斯图模型下 对逆稀疏协方差矩阵的估计算法。

Statistical Learning with Sparsity - The Lasso and Generalizations

matlab代码lasso Nelson_Siegel-Lasso 基于Lasso回归的Nelson-Siegel扩展模型 Model DataSet Describe 自变量为时间

Model selection and estimation in regression with grouped variables

matlab代码运行串行Python ADMM套索 使用ADMM解决Lasso问题的Python代码。 具有Open MPI的ADMM Lasso的串行和分布式版本。 原始代码（用Matlab和C ++编写）可以在找到。 要在终端中运行admm_lasso_MPI.py，请输入以下内容： mpirun -np number_of_processes python lasso_admm_MPI.py -i /path/to/input_file.h5 -o /path/to/output_file.h5 要查看参数的完整列表，请在终端中输入： python lasso_admm_MPI.py --help 生成正态分布随机数的稀疏矩阵的代码摘自 test_lasso_admm.py的输出应如下所示：

执行贝叶斯 LASSO（最小绝对收缩和选择运算符）的函数。 这具有通用功能、测试脚本和带有推理方程的文档。

Lasso原理 Lasso与弹性拟合比较python实现 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.metrics import r2_score #def main(): # 产生一些稀疏数据 np.random.seed(42) n_samples, n_features = 50, 200 X = np.random.randn(n_samples, n_features) # randn(...)产生的是正态分布的数据 coef = 3 * np.random.randn(n_features)

# CNN 深度图人脸_边框回归 ------------------------------------------------------- # 第1步： 制作数据集， data_x ， 354*100*100*1， data_y ， 354*4 # tricks: 深度图数值归一化[0,1]，边框值归一化[0,1]，resize(100, 100) # 第2步： 训练CNN，边框回归, IOU损失 # 第3步： 预测数据集 _ bounding-box # 第4步： 保存模型h5，图片提取特征 depth_feature，CNN回归坐标 box_regression

非负Lasso回归的R语言实现-附件资源