LASSO（least absolute shrinkage and selection operator ... - 知乎
在sklearn中，lasso的求解采用坐标下降法，坐标下降法的本质是每次优化都是用不同的坐标方向，在lasso中可以推导出一个闭合解； 在周志华《机器学习》中，采用了近端梯度下降法+坐标下降法，和第二种方法区别在于PGD简化了待优化的函数。
如何用 LASSO 方法筛选特征变量？ - 知乎
LASSO（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator）方法是一种常用的特征选择方法，可以通过对线性回归模型添加 L1 正则化项来实现特征筛选。 LASSO 方法可以将一些不重要的特征的系数缩小甚至变为零，从而达到特征筛选的目的。
Lasso回归以及岭回归中约束形式和惩罚项形式为什么等价？ - 知乎
2021年1月1日 · lasso Lasso回归以及岭回归中约束形式和惩罚项形式为什么等价？ 以Lasso回归为例，惩罚项形式为 [公式] ，为什么会等价于约束形式 [公式] subject to: [公式] 我主要的疑惑在于惩罚项形式和约束形…
请教一下机器学习大佬，ridge/lasso/elastic net什么时候用哪一个 …
2022年2月17日 · lasso:训练时，偏向于产出稀疏权重，得到部分学习到的特征权值为0，从而达到稀疏化和特征选择的目的，优势就是可以用来选取特征，劣势也很明显，那就是求解不稳定，训练结果可能会出现不一致或者loss降低不下来的情况。
怎么理解贝叶斯Lasso？ - 知乎
后验模式和lasso估计同时发生，这不仅是点估计，还有整个联合分布。 现代计算机可以通过马尔可夫链蒙特卡洛方法从重点参数的后验分布中采样来实现近似的贝叶斯估计。
Process Lasso 软件的作用有多大? - 知乎
所以就诞生了process lasso这种优化软件。 win7的话，看磁盘活动量得在资源监视器里，win10的话能任务管理器直接看到磁盘活动量，磁盘活动100%带来的卡顿，这软件无法避免，两种问题。
用LASSO、PCA进行数据降维时，对输入数据的要求高吗，在降维 …
lasso 和 pca 都是降维方法，它们都可以用于降低数据集中的维度数。它们对输入数据的要求是不同的。 lasso 是一种有偏的回归方法，它的优化目标是使用 l1 正则化来使回归系数的绝对值达到最小。它对输入数据的要求是，数据中的特征之间需要是相互独立的。
R语言lasso回归筛选出的变量该如何提取？ - 知乎
Lasso回归结果解读和R代码实现. 目的：首先，为什么要使用LASSO呢，在流行病学研究中，许多调查有很多指标，那么在建立回归模型时候，尤其是想要建立预测模型时候，总不能只依靠先验的知识吧？有没有什么方法可以帮助高效筛选变量呢？
陪伴我们三年多的《足球教练》全剧终，你对Ted·Lasso有哪些美好 …
陪伴我们三年多的《足球教练》全剧终，你对Ted·Lasso有哪些美好回忆？ 你认为他是个好教练吗？ [图片] [图片] [图片] [图片] 一个美好的温馨的充满爱的虚拟足球世界。
用Lasso和逐步回归法筛选变量的优缺点？应该选择哪个方法呢？
所以有post-Lasso(Lasso做变量筛选非0的跑OLS,2012) 当然这个这种方法可能会遗漏跟y不相关但是跟x相关的变量(协变量),所以又有了y~x拿显著的留Set1,再拿Set1每个x~其他不在的Set1的X非0那Set2,然后一起上OLS(2014),你甚至还能加上Newey-West之类的自相关异方差调整,这玩意真的 ...