Process Lasso Pro v6.0.1.12 官方中文注册版（是免费的正规注册方法 ） 下载附件里的KEY 【注册方法提示 】 ： 1、断网安装，安装后Process Lasso会自动启动。 2、然后点击任务栏右下角的Process Lasso图标，选择停止Process Lasso核心引擎，再关闭Process Lasso，然后将“Key.ZIP”压缩包解压，并将内部2个注册文件全部文件复制到Process Lasso的安装目录。特别提示，该注册文件不是破解文件，而注册名和注册码生成的注册文件，所以此版Process Lasso不是破解版，而是用正常用户名和注册码的注册版本。 3、最后打开hosts文，在里面写入127.0.0.1 www.bitsumactivationserver.com 4、最后打开Process Lasso，点击菜单栏上的帮助，点击“关于”Process Lasso，点击更改用户名，填入futiantao 即可变为PRO正式版。

岭回归与Lasso回归.pdf

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LASSO回归 使用L1罚分执行正则化最小二乘回归。 给定一个响应变量Y和一个预测变量X的向量，则线性回归模型定义为 其中beta_0是截距系数， beta是预测系数的向量。 给定数据点(x_1,y_1),...,(x_N,y_N) ，此程序包使用LASSO估计回归系数。 这个L1惩罚回归分析惩罚了非零系数，其拟合通过解决以下问题获得： lambda参数确定放置在beta向量的L1范数上的罚分大小。 L1规范定义为 当lambda = 0 ，问题简化为多元线性回归，而lambda -> ∞将导致仅截距模型。 正如我们观察到的那样，对于非零罚分，LASSO将系数估计值缩减为零，这使LASSO可以进行模型选择：增加lambda ，对解释Y没多大贡献的预测变量将倾向于从模型中删除。 安装 $ npm install compute-lasso-regression 要在浏览器中使用

LoggingPad 石油测井数据的分析查看、添加注释、选择曲线。 流程: 用户导入LAS等数据文件，使用iTunes 在列表视图中选择此数据，转换生成svg图像文件.已经存在svg文件则不转换 显示svg对应的测井曲线图形 点击曲线则高亮选中曲线 选择矩形区域可添加关于解释结论的注释 点击底部工具栏的TextStacks按钮，可以查看已经添加过的注释。删除注释可以点击此注释 点击Curves按钮，显示所有的曲线名称列表，高亮曲线可以点击曲线名称 点击Legend按钮，显示此数据的图利供参考 依赖库: SVGKit GRMustache FCFileManager YOLOKit

Lasso方法与其他特征选择一样,对高维海量或高维小样本数据集的特征选择容易出现计算开销过大或过学习问题(过拟合)。为解决此问题,提出一种改进的Lasso方法:迭代式Lasso方法。迭代式Lasso方法首先将特征集分成K份,对第一份特征子集进行特征提取,将所得特征加入第二份,再对第二份特征进行特征提取;然后将所得特征加入第三份,依次迭代下去,直到第K份,得到最终特征子集。实验表明,迭代式Lasso方法能够很好地对高维海量或高维小样本数据集进行特征选择,是一种有效的特征选择方法。目前,此方法已经很好地应用在高维海量和高维小样本数据的分类或预测模型中。

在线matlab代码格式化

贝叶斯套索的Jupyter笔记本 我使用python sklearn模块实现了套索算法。然后，我使用PyMC3和emcee执行了贝叶斯套索的两种实现。一个笔记本示例在bayes_lasso.ipynb中。这两个贝叶斯套索实现在bayesian_lasso_emcee.py中。lasso_PyMC3.py

模型的关键点是对每个观点设置独立的不确定水平(`error bar`)，即模型中的噪声（波动性）独立，可以用如下方程组更加精确地描述

稀疏编码中涉及到的： LASSO，近端梯度优化（PGD），迭代软阈值算法（ISTA），L-Lipschitz条件，软阈值的公式推导