线性回归，通过lasso进行收缩和选择回归

岭回归和Lasso回归 需要数据的请私信我

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。

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

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)

非负Lasso回归的R语言实现-附件资源

岭回归与Lasso回归.pdf

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

lasso 回归 交叉验证 汽车价格预测

机器学习和稀疏表示中Lasso问题的经典论文和LARS算法代码。其中有Lasso提出者的一篇不可多得的综述性文章，以及LARS求解方法的论文和matlab代码。觉得不错的，赞一个！