最小角迴歸算法（LARS）

最小角迴歸算法（Least Angle Regression，LAR）是一種針對於線性迴歸問題，快速進行特徵選擇和迴歸係數計算的迭代算法，其被廣泛推廣用於求解線性迴歸以及Lasso迴歸問題。 最小角迴歸算法的核心思想爲：將回歸目標向量依次分解爲若干組特徵向量的線性組合，最終使得與所有特徵均線性無關的殘差向量最小。 可見，最小角迴歸算法的關鍵在於選擇正確的特徵向量分解順序和分解係數。爲了更好的表示最

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