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搜索资源列表

  1. 统计学习:线性回归算法

  2. 线性回归算法：这个是LASSO算法最原始的文档

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2013-10-21
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：u011609834

  1. [系统进程] Process Lasso 7.2.0.0

  2. ☆ 资料说明 ☆ Process Lasso 7.2.0.0 压缩包内附有“安装程序”及“激活补丁”； ☆ 最新特性 ☆ Process Lasso 是一款独特的调试进程级别的系统优化工具， 主要功能是基于其特别的算法动态调整各个进程的优先级并设为合理的优先级以实现为系统减负的目的，可有效避免蓝屏、假死、进程停止响应、进程占用 CPU 时间过多等症状。同时它还具备前台进程推进、工作集修整、进程黑名单等附加特性。 Process Lasso在后台实时智能优化您的系统，不会自动修改任何系统既有配置

  3. 所属分类：C#

    • 发布日期：2014-12-14
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：gattaca2011

  1. 可应用于图像处理的lasso算法

  2. 基于L1范数的LASOO回归是非常经典的回归分析方法，可以用用在图像处理问题中

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2015-05-11
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：nihate

  1. graphical lasso算法

  2. 讲述了 基于高斯图模型下 对逆稀疏协方差矩阵的估计算法。

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2015-09-22
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：baidu_22215499

  1. 凸优化LASSO算法

  2. 在压缩感知的稀疏重构算法中，凸优化是一类非常重要的重构算法。LASSO算法是L1范数重构的算法

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2015-10-12
    • 文件大小：4096
    • 提供者：skyone123

  1. Regression Shrinkage and Selection via the Lasso

  2. Regression Shrinkage and Selection via the Lasso

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2015-11-18
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：hestersarahy

  1. lasso算法matlab代码

  2. 用于高维数据降维lasso算法 matlab代码实现 功能丰富

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2015-12-24
    • 文件大小：55296
    • 提供者：virousz

  1. 从理论到应用——浅谈lasso模型

  2. 回归模型是我们在处理数据中常用的方法。其中，Lasso模型是一种适用于多重共线性问题，能够在参数估计的同时实现变量的选择的回归方法。本文从lasso模型的概念谈起，对其起源、思想、与岭回归的比较、通过lar的算法实现等方面进行了探究。另外还使用R语言对简单案例进行lasso模型的应用。最后简述了lasso模型的研究现状

  3. 所属分类：算法与数据结构

    • 发布日期：2018-06-19
    • 文件大小：420864
    • 提供者：archangel_c

  1. Lasso降维算法MATLAB

  2. 超高维数据降维算法，亲测可用，Lasso算法。输入数据第一列是y，2：end是x。

  3. 所属分类：算法与数据结构

    • 发布日期：2018-07-20
    • 文件大小：871
    • 提供者：qq_39478208

  1. Lasso算法实现.zip

  2. % 代码：验证Lasso算法有效性---------------------------- 00个样本, 100维变量, lambda=50, w迭代初试值zeros(1,100) % 真实模型： Y = X1 + X2 + ... + X10 % 第1步：生成数据, X-1000*100, Y-1000*1, W-100*1 % 第2步：坐标下降法,不断更新w % 第1层-迭代次数, 第2层-对每个j遍历, 第3层-计算A_j,B_j, if分支更新

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-03-28
    • 文件大小：515072
    • 提供者：Twilight737

  1. 压缩感知BP LASSO OMP STOMP算法（内含完整代码，包括DWT.m、fdrthresh.m|FWT_PO.m、SolveBP.m等M文件，有详细注释

  2. 压缩感知BP LASSO OMP STOMP算法（内含完整代码，包括DWT.m、fdrthresh.m|FWT_PO.m、SolveBP.m等M文件，有详细注释）

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-03-21
    • 文件大小：95232
    • 提供者：qq_36596540

  1. 用TensorFlow实现lasso回归和岭回归算法的示例

  2. 本篇文章主要介绍了用TensorFlow实现lasso回归和岭回归算法的示例，小编觉得挺不错的，现在分享给大家，也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-20
    • 文件大小：98304
    • 提供者：weixin_38719635

  1. 稀疏编码公式推导：LASSO，ISTA，近端梯度优化，软阈值

  2. 稀疏编码中涉及到的： LASSO，近端梯度优化（PGD），迭代软阈值算法（ISTA），L-Lipschitz条件，软阈值的公式推导

  3. 所属分类：机器学习

  1. 机器学习实验(Lasso求解算法预测波士顿房价)实验报告和代码

  2. 1.自编 Lasso 算法，求解方法不限（最小角度规划和快速迭代收缩阈值 FIST 或者其他），说明采用的是何种类型求解方法。2.基于波士顿房价数据集，采用自编 Lasso 算法预测波士顿房价。共 506 个样本，前一半样本作为训练集，后一半样本作为测试集。给出模型在 RMSE 指标上的表现。3. 使用 scikit-learn 实现的回归算法（至少 3 种）来预测波斯顿房价，并对比结果。

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2020-11-25
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：qq_41894686

  1. 机器学习Lasso回归重要论文和Matlab代码

  2. 机器学习和稀疏表示中Lasso问题的经典论文和LARS算法代码。其中有Lasso提出者的一篇不可多得的综述性文章，以及LARS求解方法的论文和matlab代码。觉得不错的，赞一个！

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2020-12-02
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：landongming1987

  1. 用TensorFlow实现lasso回归和岭回归算法的示例

  2. 也有些正则方法可以限制回归算法输出结果中系数的影响，其中最常用的两种正则方法是lasso回归和岭回归。 lasso回归和岭回归算法跟常规线性回归算法极其相似，有一点不同的是，在公式中增加正则项来限制斜率（或者净斜率）。这样做的主要原因是限制特征对因变量的影响，通过增加一个依赖斜率A的损失函数实现。 对于lasso回归算法，在损失函数上增加一项：斜率A的某个给定倍数。我们使用TensorFlow的逻辑操作，但没有这些操作相关的梯度，而是使用阶跃函数的连续估计，也称作连续阶跃函数，其会在截止点跳跃扩

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-23
    • 文件大小：99328
    • 提供者：weixin_38720402

  1. bayesian-lasso-源码

  2. 贝叶斯套索的Jupyter笔记本 我使用python sklearn模块实现了套索算法。然后，我使用PyMC3和emcee执行了贝叶斯套索的两种实现。一个笔记本示例在bayes_lasso.ipynb中。这两个贝叶斯套索实现在bayesian_lasso_emcee.py中。lasso_PyMC3.py

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-19
    • 文件大小：70656
    • 提供者：weixin_42168902

  1. 基于融合套索的多普勒成像算法用于带遮挡效应的自旋目标

  2. 当被雷达照亮时，目标随旋转运动的遮挡效果通常是普遍存在的。考虑到单点多普勒成像对旋转目标的这种影响具有实际意义。在本文中，我们开发了一种新的方法来对具有遮挡效果的目标进行图像旋转，这被称为基于融合套索的多普勒快照技术（FLDOSI）。由于旋转运动，雷达在每个观察时刻照亮目标的不同部分，这导致散射体的反向散射强度随时间变化。引入二维（2D）融合-Lasso模型来捕获该时变特性，并采用二次编程作为模型的求解器。此外，对成像性能的潜在因素进行了深思熟虑的分析。所提出的方法能够自适应地估计阴影区域，进行

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-18
    • 文件大小：393216
    • 提供者：weixin_38696922

  1. 堆叠以选择最佳可能算法-源码

  2. 堆叠以选择最佳可能算法 选择最佳算法 堆叠是指加入机器学习模型的方法，类似于在餐厅布置一堆盘子。 它结合了许多模型的输出。 堆叠的性能通常接近最佳模型，有时甚至可以胜过每个模型的预测性能 目的是获得具有最相关的解释变量的目标变量的准确预测。 我们将通过应用机器学习模型（例如Random Forest，Lasso回归和Gradient Boosting）来做到这一点，然后让我们堆叠这些单独模型的输出并将其传递给ridge回归器以计算最终预测。 堆叠通过将每个模型的输出用作最终模型的输入来利用其强度

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-13
    • 文件大小：1024
    • 提供者：weixin_42135462

  1. 基于Lasso方法的污染气体自适应探测算法

  2. 在开放光路条件下, 污染气体与大气成分的光谱特征相互混叠, 难以直接对污染气体进行识别。提出了一种自适应特征提取算法, 预先生成各种大气条件下的光谱特征, 利用Lasso算法进行快速特征优选, 选择最优目标/背景组合重构背景光谱, 提取目标特征。为了验证所提算法的有效性, 开展了不同背景下的甲烷遥测实验、不同相对湿度条件下的氨气遥测实验, 以及室内近距离乙烯探测实验。将所提算法与Harig算法进行对比, 结果表明：所提算法能更好地扣除背景, 具有较强的实用性。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：13631488
    • 提供者：weixin_38663544
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