fredmd_transformed数据集 线性回归 多项式回归 Lasso 岭回归 ElasticNet 等多种机器学习算法 预测模型 机器学习 numpy pandas sklearn 数据分析 数据挖掘 dates RPI W875RX1 DPCERA3M086SBEA CMRMTSPLx RETAILx INDPRO IPFPNSS IPFINAL IPCONGD IPDCONGD IPNCONGD IPBUSEQ IPMAT IPDMAT IPNMAT IPMANSICS IPB51222S IPFUELS CUMFNS HWI HWIURATIO CLF16OV CE16OV UNRATE UEMPMEAN UEMPLT5 UEMP5TO14 UEMP15OV UEMP15T26 UEMP27OV CLAIMSx PAYEMS USGOOD CES1021000001 USCONS MANEMP DMANEMP NDMANEMP SRVPRD USTPU USWTRADE USTRADE USFIRE USGOVT CES0600000007 AWOTMAN AWHMAN

matlab经典算法代码下载

各种算法来通过 Matlab 解决 LASSO 问题，包括： 投影梯度法，通过将原始问题重新表述为具有框约束的二次规划 原始问题的次梯度方法 平滑原始问题的梯度方法 平滑原始问题的快速梯度法 原始问题的近似梯度法 原始问题的快速近端梯度法 对偶问题的增强拉格朗日方法 对偶问题的乘法器交替方向法 原问题线性化乘法器的交替方向法 AdaGrad、Adam、RMSProp、使用次梯度的动量

基于波士顿房价数据集，分别使用LinearRegressio，Lasso，ridge, Elastic net线性回归模型进行房价预测，对比模型优劣。适用于建模竞赛的模型选择与调参。 可在博主的机器学习算法专栏中找到对代码的逐句讲解。

1. 构建了新的个人信用评估指标体系 2. 采用众数插补法对人口特征缺失数据进行插补 3. 使用聚类分析和分层抽样方法平衡样本数据 4. 使用Lasso-Log

多重共线性是多元线性回归分析中的一个重要问题,消除共线性的危害一直是回归分析的一个重点。就此问题介绍了一种Lasso方法,并设计了一种选择最佳模型的方法。通过实例分析,将其与常用方法进行比较,从结果可看出,Lasso回归在处理多重共线性问题上较其他方法更加有效。

Zou & Hastie(2005) 301-320 Regularization and variable selection via the elastic net.pdf

MATLAB实现LASSO分位数回归时间序列预测（完整源码和数据） 两个月数据，不同特征预测，预测80%间隔，不同特征选择误差，日前一天各个预测点的分位数，程序乱码是由于版本不一致导致，可以用记事本打开复制到你的文件。

omp算法matlab代码LASSO-Solver-OMP 设计师：赵俊波，武汉大学，在清华大学智能图像和文档处理国家实验室工作。 联络电话： + 86-18672365683 介绍该软件包以著名的LASSO求解器实现了正交匹配追踪算法（OMP），并且该程序是在LAPACK的帮助下以C ++编写的。 LASSO是一个关键问题，可以将其视为统计问题，但在许多应用程序中已得到广泛利用。 稀疏编码，例如，作为计算机视觉，自然语言处理和机器学习的重要工具，是基于LASSO求解器的良好发展。 OMP因其相对于基本追求或先前提出的匹配追踪（MP）的优势而广为人知。 OMP实现了更快的收敛，并克服了其他方法的一些缺点。 为了方便起见，许多实现OMP算法的代码大多是在MATLAB中实现的。 但是，由于MATLAB在遇到大迭代时并不是那么有利，因此对于某些大规模或高维问题，首选C ++。 该OMP算法的具体介绍可以在论文《正交匹配追踪-递归函数逼近及其在小波分解中的应用》 （2003）中看到。 配置要运行该项目，您应该在Visual C ++环境中预先配置LAPACK接口。 如果您访问网站，这将非常容易

线性回归，通过lasso进行收缩和选择回归