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，而是沿著**變數之間的等角方向前進。
lars的優點：
*當p>>n的情況下（即當維度明顯大於樣本點時），在數值上是有效的。
*它的計算速度與前向選擇一樣快，並且也普通的最小二乘具有相同的複雜度。
*它會生成完整的分段解決線性方案，這對於交叉驗證或者調整模型的型別很有用。
*如果兩個變數機會一樣，那麼它們額係數應該以大致相同的速率增加。因此，該演算法的行為與直接相同，並且更加的穩定。
*它很容易被修改為其他估計器提供相應的解決方案，如套索。
lars的缺點：
*由於lars基於殘差的迭代重新編制，似乎對雜訊的影響特別敏感。在weisberg和efron等人的討論部分詳細討論了這個問題。 （2004）統計年鑑文章。
lars模型可以使用估計器lars或者更低階的lars_path來使用。
最小角回歸筆記
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...
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...
117 有源匯有上下界最小流
題目描述 n nn 個點，m mm 條邊，每條邊 e ee 有乙個流量下界 lower e text e lower e 和流量上界 upper e text e upper e 給定源點 s ss 與匯點 t tt，求源點到匯點的最小流。輸入格式 第一行兩個正整數 n nn m mm s ss t...