最小角是一種特徵選擇的回歸方法。做特徵選擇，一方面是希望找到真正有用的特徵，另一方面是希望「稀疏」，事實證明稀疏性在提高模型的準確性以及降低overfitting方面都很有作用。
最初始的時候，沒有變數被選擇，殘差就是y在變數空間的向量，然後選進去乙個與殘差相關性最大的變數。
隨著lambda不斷減小，對變數懲罰變少，變數係數變大，當達到一定程度的時候，被選擇的變數對於因變數的解釋性與其他沒被選擇的變數對於因變數的解釋性相等，然後會引進這個變數。
以此類推，但當引進變數過多的時候，由於多重共線性的原因，已經進來的變數的係數不斷變小，就需要把它剔除。剔除之後，需要更新mu，然後在計算殘差與沒選擇的變數的相關性。
A 06 最小角回歸法
目錄 三 小結 人工智慧從入門到放棄完整教程目錄 最小角回歸相當於前向選擇法和前向梯度法的乙個折中演算法，簡化了前項梯度法因 epsilon 的迭代過程，並在一定程度的保證了前向梯度法的精準度。通常用最小角回歸法解決線性模型的回歸係數。對於乙個有 m 個樣本，每個樣本有 n 個特徵的訓練集而言，假設...
sklearn 1 1 7 最小角度回歸
最小角度回歸 lars 是高位資料回歸的演算法之一，由bradley efron，trevor hastie，iain johnstone和robert tibshirani開發。lars類似於前向逐步回歸。在每一的中，它找到與 值最相關的值。當多個變數具有相同的線性相關時，不是沿著相同的 變數繼續...
邏輯回歸筆記
cost函式 邏輯回歸的代價函式，其實跟線性回歸有很大的不同。首先不僅僅是hypothesis函式的定義跟線性回歸很不一樣，理解邏輯回歸的最重要的一點就是先理解hypothesis函式。hypothesis的解釋是 在引數 下，輸入向量x對應y 1的概率 這裡，y 1 和y 0 就是我們分類的依據。...