Lasso回归算法： 坐标轴下降法与最小角回归法小结

原文链接 \qquad 线程回归的L2正则化-Ridge回归，以及线程回归的L1正则化-Lasso回归。 1. 回顾线性回归 \qquad 首先我们简要回归下线性回归的一般形式： h θ ( x ) = X θ h_\theta(x)=X\theta hθ​(x)=Xθ \qquad 需要极小化的损失函数是： J ( θ ) = 1 2 ( X θ − Y ) T ( X θ − Y ) J(\t

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