【ML】線性迴歸——Lasso迴歸的一點總結

1.Lasso迴歸模型 原模型： 其中z是高斯分佈噪聲，z~N（0，sigma ^ 2） 套索目標函數：   2.Lasso迴歸的效果（目的） 縮小（收縮）係數，並且將其中一些置零，從而獲得嶺迴歸和最優子集選擇法的共同優點 參考：lasso.pdf     3.Lasso迴歸精度分析 其中p是自變量個數，n是樣本數目，s是原模型中係數不爲零的beta個數，sigma z是原模型中噪聲z的標準差，g

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