lasso回归与group lasso回归 lasso回归的缺点,线性回归存在一个很重要的问题就是过拟合(overfitting)问题,所谓过拟合简单直白的说就是模型的训练误差极小,而检验误差很大。一个好的学习器不仅能够很好的拟合训练数据,而且能够对未知样本有很强的泛化能力,即低泛化误差
在深度学习的优化中，LASSO和group LASSO的闭式解提供了关键的数学工具。LASSO优化目标可以通过梯度求导来处理，其公式为[公式]。当涉及到group LASSO时，问题简化为求解[公式]，其中[公式]是模型参数，[公式]代表训练损失，而正则化项则由[公式]组成。进一步分解时，我们将[公式]分为[公式]组，对每一...
ex <- exclusive_lasso(X, y,lambda = 0.2, groups =v.group, family='gaussian', intercept = F) 结果就是这样的 #懂的人怎么也是懂,很多人会发现,这个lasso的拉姆达是我预先设定好的,下面我们做一个三种lasso的自动筛选拉姆达 # lasso la_cv <- cv.glmnet(x=X, y=y, family='gaussian', alpha=1...
对于在深度学习中group LASSO而言来压缩的时候,问题转换为求解: argminwL(w)+λR(w) 其中w 是可学习参数,可以看做是一个向量。L(w) 是training loss, R(w) 是正则化项。 把w 分为N 组,来做LASSO,有 R(w)=∑g||wg||2 ,也就是说对每一组内部使用L2 norm,形成一个 N 元向量,然后...
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Group Lasso的数学表示在机器学习中，与L0、Lasso和Ridge回归有所不同，通过分组参数和权重矩阵来定义回归问题。尽管在某些特殊情况下，Group Lasso简化为Ridge或Lasso，但它提供了更灵活的处理分组变量的方法。理解Lasso和Group Lasso，可以帮助我们在数据挖掘和机器学习中更高效地处理变量选择和特征组合，...
Group-LASSO，Group-SCAD和Group-MCP这三者在变量选择上优劣的分析比较可以参照与在General设定下三者优劣...
3. Adaptive Lasso: Adaptive lasso 通过对特征进行加权以鼓励稀疏性，这些权重通常由估计的初始系数来...
Lasso(least absolute shrinkage and selection operator,又译最小绝对值收敛和选择算子、套索算法)是一种同时进行特征选择和正则化(数学)的回归分析方法,旨在增强统计模型的预测准确性和可解释性,最初由斯坦福大学统计学教授Robert Tibshirani于1996年基于Leo Breiman的非负参数推断(Nonnegative Garrote, NNG)提出。Lasso...
在深度学习中,gt的方法有很多种,其中最常见的是Group Lasso和Cluster Lasso。Group Lasso通过对权重矩阵的列进行分组,并惩罚不同组之间的差异,来达到正则化的目的。而Cluster Lasso则先将数据集分成若干个簇,然后对每个簇内的权重进行惩罚,从而使得模型更加关注数据集的整体结构。除了以上两种方法外,还有许多其他的gt...