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  • lasso算法matlab代码

    2015-12-24 11:02:01
    用于高维数据降维lasso算法 matlab代码实现 功能丰富
  • lasso经典matlab源码

    热门讨论 2013-07-27 13:42:34
    Lasso变量选择方法创始人的经典代码,内含多个源代码,每个可单独运行.
  • lasso回归MATLAB程序

    2018-03-02 11:34:54
    LASSO是由1996年Robert Tibshirani首次提出,全称Least absolute shrinkage and selection operator。该方法是一种压缩估计。它通过构造一个惩罚函数得到一个较为精炼的模型,使得它压缩一些系数,同时设定一些系数...
  • 函数生成一个简单的测试数据集并调用通用函数来执行 LASSO(最小绝对收缩和选择运算符)。 这有一些非常简单的示例代码来演示 LASSO。 基于来自 mathworks 网站和 matlab 文档的代码。
  • Lasso降维算法MATLAB

    2018-07-20 09:58:19
    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。
  • LASSO算法的MATLAB资料,对于数学建模很有帮助。
  • 通过最终确定一些指标的系数为零,LASSO算法实现了指标集合精简的目的。这是一种处理具有复共线性数据的有偏估计。...模型的LADMM算法 ... 第二章 2.12.2 788 第三章 3.13.23.3 15151618 . LADMM算法的收敛性分析... ...

    这种算法通过构造一个惩罚函数获得一个精炼的模型;通过最终确定一些指标的系数为零,LASSO算法实现了指标集合精简的目的。这是一种处理具有复共线性数据的有偏估计。...

    模型的LADMM算法 ... 第二章 2.12.2 788 第三章 3.13.23.3 15151618 . LADMM算法的收敛性分析... . 第四章RFLASSO模型的数值实验 26 4.1合成数据以......

    对 EM 算法的 M 步用 Lasso 算法进行改进. 对新的方法进行实证分析,...

    这是 lasso 相较于 ridge 有优势的一点。 五、Lasso 的算法步骤 Lasso 的算法实现与 lar(least angle regression)有密不可分的关系。 1、lasso 算法实现的......

    结合LASSO算法与logistic回归模型的P2P信贷审批结果研究_教育学/心理学_人文社科_专业资料。LASS O算法与 Io[1isti c回 归模型的 P2 P信贷审批结果研究 倪新洁 ......

    model for estimating sparse inverse covariance matrix (a.k.a. precision or concentration matrix) 用于估计逆协方差矩阵的 graphical Lasso 模型的 Matlab 实现......

    在整脸形状回归 的人 脸配准框架基础上 ,使用Lasso 回归 来 解决 人脸 配准 问题 , 提 出基 于Lass o的整脸回 归人 脸配准算法 .首先对 人脸 配准 过程......

    (54)发明名称 基于 CNN 算法和 Lasso 回归模型的热轧产品质量预测方法 (57)摘要 本发明属于轧钢产品质量预测技术领域, 尤其涉及一种基于 CNN 算法和 Lasso 回归......

    这是 lasso 相较于 ridge 有优势的一点。五、Lasso 的算法步骤 Lasso 的算法实现与 lar(least angle regression)有密不可分的关系。 1、lasso 算法实现的背景......

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    多任务融合 Lasso 模型可以用于动态 FBN 的构建,挖掘功能连接的动态信息,同时整个算法 可以用于基于 fMRI 数据的脑部疾病的分类研究中.%Objective Functional brain ......

    将Lasso 应用于回归,可以在参数估计的同时实现变量的选择,较好的解决回归分析...

    012 【摘要】针对 Bayesian Lasso 方法的变量选择和异常值检测进行了研究.该方 法是在线性回归模型中引入识别变量,借助于双层 Bayesian 模型和 Gibbs 抽样 算法,给......

    LASSO 方法 LASSO 算法是 Tibshirani (1996)提出的一...

    然后编写1024点的 基于R-2^2算法的Verilog代码 补充知识 吃透算法 小试牛刀 借鉴编写 第14-16周 编写MATLAB的验证代码对1024点的硬件实现进行验证 测试验证 第17......

    首先利用自适应 Lasso 筛选出影响空气质量指数的重要因素,通 过鲸鱼优化算法(WOA)对最小二乘支持向量回归模型(LSSVR)进行优化,建立优 化的 LSSVR 模型,并对杭州......

    【期刊名称】中国卫生统计 【年(卷),期】2015(032)003 【总页数】4 【关键词】【关键词】变量选择 LASSO 算法 模拟 基于 LASSO 变量选择方法简介 随着计算机......

    考虑了Cox模型和变系数Cox模型的变量选择问题,基于自适应LASSO法惩罚偏似...

    优化设计提供参考 图7 BC杆角速度分析(e/ dgs)Fi7g.Anaysso li fBC' ngarsaul 图8 BC杆角加速度分析(e/2)dgs Fi.Anyi fBC nua g8lasso Saglr 依据 ......

    ? 1, 正则项中只剩下 L1 范数,这时的弹性网算法即 为基于多尺度高斯核的 LASSO 算法。 2 实验设计与结果分析本文通过一个仿真数据集和一个真实数据集对双......

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  • matlab Lasso回归

    2021-09-06 18:52:44
    Lasso回归 clc,clear; close all; data=[1.54 1.61 1.62 1.66 1.71 1.72 1.73 1.86 1.92 2 2.21 2.29 2.34 2.38 2.42 2.44 2.57 2.64 2.71 2.85 2.93 3.01 3.14 3.22 3.34 3.49 3.55 3.79 3.99 4.12 20.1 20.1 20.3...

    Lasso回归

    clc,clear;
    close all;
    data=[1.54  1.61 1.62 1.66 1.71 1.72 1.73 1.86 1.92  2 2.21 2.29  2.34 2.38 2.42 2.44  2.57 2.64 2.71 2.85  2.93 3.01 3.14 3.22  3.34 3.49 3.55 3.79  3.99 4.12
        20.1 20.1 20.3 20.4 20.4 20.5 20.6 20.7 20.9 21.1 21.3 21.5 21.7 21.9 22 22.2 22.4 22.5 22.7 22.7 22.8 22.9 23.4 23.7 24.4 24.9 25.3 27.4 28.4 29.1
        5.17 5.14 5.13 5.10  5.08 5.03 5.01 4.99  4.93 4.91 4.89 4.81  4.77 4.75 4.62 4.56  4.5  4.48 4.46 4.31 4.28  4.19 4.12 3.99 3.91  3.84 3.75 3.64 3.51  3.5]';
    m=size(data,1);
    x=[ones(m,1),data(:,1:2)];%前两列为自变量,再添加一列常数项
    y=data(:,3);%最后一列为因变量
    runnums  = 200000;%迭代的步数
    eps = 0.0001;%调整步长
    Res = StageWise(x, y, eps, runnums);
    y1=x*Res(end,:)';
    %根据Res画 参数收敛
    figure
    hold on 
    xAxis = 1:runnums;
    plot(xAxis, Res(:,1),'r');
    plot(xAxis, Res(:,2),'b');
    plot(xAxis, Res(:,3),'k');
    legend('x1参数','x2参数','x3参数')
    %拟合
    figure
    hold on 
    plot(y,'b');
    plot(y1,'r');
    legend('原数据','拟合数据')
    

    逐步回归

    %逐步回归
    function [ Res ] = StageWise( x, y, eps, runtime)
        [m,n] = size(x);%数据集的大小
        Res = zeros(runtime, n);%最终的结果
        w = zeros(n,1);
        wMax = zeros(n,1);
        for i = 1:runtime
            ws = w';%输出每一次计算出来的权重
            lowestError = inf;%定义最小值
            for j = 1:n
                for sign = -1:2:1
                    wTest = w;%初始化
                    wTest(j) = wTest(j)+eps*sign;%只改变一维变量
                    yTest = x*wTest;
                    %求误差
                    rssE = RegressError(y, yTest);
                    if rssE < lowestError%如果好,就替换
                        lowestError = rssE;
                        wMax = wTest;
                    end
                end
            end
            w = wMax;
            Res(i,:) = w;
        end
    end
    

    求误差平方和

    function [ error ] = RegressError( y, yTest )
        yDis = y-yTest;%误差
        [m,n] = size(yDis);
        %求平方
        for i = 1:m
            yDis(i) = yDis(i)^2;
        end
        error = sum(yDis);%求列和
    end
    
    展开全文
  • 学习Lasso时,这是从matlab中提取的程序,其中有一定点的个人注释,能够大体了解Lasso的运行结构
  • 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!
  • Graphical-Lasso

    2015-12-06 23:47:14
    Graphical-Lasso matlab工具包,解决优化问题
  • matlab代码lasso Nelson_Siegel-Lasso 基于Lasso回归的Nelson-Siegel扩展模型 Model DataSet Describe 自变量为时间
  • 用ADMM算法解决Group Lasso问题的matlab实现,包含测试用的例子。
  • beta分布的概率密度的matlab代码AMPR_lasso_matlab 套索的近似消息传递与重采样(AMPR) 这是免费软件,您可以根据GNU通用公共许可版本3或更高版本的条款重新分发和/或修改它。 有关详细信息,请参见LICENSE.txt。 ...
  • Matlab实现Lasso-Lars

    千次阅读 2020-09-07 22:57:45
    我的第一篇博客哟(沧海一声笑) ...本来Matlab就不是很熟,算法更是一头雾水(嘤~)花掉了姐妹儿两天的时间,肩周炎都犯了(大哭) 注释都写上啦,接下来更新匹配追踪(OMP)。 废话不多说,上代码==》 |主文件 | `c

    我的第一篇博客哟(沧海一声笑)
    基础知识传送门:https://zhuanlan.zhihu.com/p/46999826
    参考博文传送门:http://blog.sina.com.cn/s/blog_4a03c0100101b3c3.html。
    我的工作:对代码进行了一些些修改,修正了错误部分,以及去掉了无用的部分。
    本来Matlab就不是很熟,算法更是一头雾水(嘤~)花掉了姐妹儿两天的时间,肩周炎都犯了(大哭)
    注释都写上啦,接下来更新匹配追踪(OMP)。
    废话不多说,上代码==》
    ------------更新说明------------
    该算法似乎不太准确,直接使用matlab的lasso会更好。有时间更新。

    %主文件
    clc;
    clear;
    y=[7.6030 -4.1781 3.1123 1.0586 7.8053]';
    A=[0.5377 -1.3077 -1.3499 -0.2050 0.6715 1.0347 0.8884;
        1.8339 -0.4336 3.3049 -0.1241 -1.2075 0.7269 -1.1471;
        -2.2588 0.3426 0.7254 1.4897 0.7172 -0.3034 -1.0689;
        0.8622 3.5784 -0.0631 1.4090 1.6302 0.2939 0.8095;
        0.3188 2.7694 0.7147 1.4172 0.4889 -0.7873 -2.9443];
    beta1 = lars1(A, y, 'lasso', 0, 1, [], 1); |
    %lars1函数
    function beta = lars1(X, y, ~, ~, ~, ~, ~)
        [n,p] = size(X);%传感矩阵的[行数,列数]
        nvars = p; %y最多由p个向量决定
        maxk = 8*nvars; % 最多迭代次数
        beta = zeros(2*nvars, p);%beta为每次迭代得稀疏系数的预测
        mu = zeros(n, 1); % LARS向lsq解决方案移动时的当前“位置”,n*1的0向量(列)
        I = 1:p; % 非积极集,开始为所有向量下标(观测矩阵X的总列数),存储下标1、2、3、4、5、6、7
        A = []; % 积极集,存储下标(已选定向量)
        R = []; 
        lassocond = 0; % 出现负相关变量时,lassocond=1
        k = 0; % 当前迭代次数
        vars = 0; % 目前积极变量的个数。
        fprintf('Step\tAdded\tDropped\t\tActive set size\n');%命令窗口显示字,matlab2019版
        
         %并非所有变量都为积极集时,k未达到最大迭代次数进行以下循环
        while vars < nvars  && k < maxk 
          k = k + 1; 
          c = X'*(y - mu);% 各自变量与因变量的相关度。
          fprintf("相关度:");%列向量
          disp(c');
          [C,j] = max(abs(c(I)));%最相关向量,仅产生于非积极集,C为最大相关度,j为下标。此处并未去除负值
          %注意!j为(最相关变量在X中的列数)在I中的下标
          if ~lassocond 
            R = cholinsert(R,X(:,I(j)),X(:,A));
            A = [A I(j)]; %把最相关向量所对应下标(元素I(j))加入到积极集
            I(j) = []; %把进入积极集的向量下标从非积极集中踢出来。注意!元素直接左移,不留空位
            vars = vars + 1;  %目前的积极集中的变量个数+1
            b=size(A);
            %显示:迭代次数,积极集加入变量,总积极向量个数
            fprintf('%d\t\t%d\t\t\t\t\t%d\n', k, A(b(2)), vars);
          end
          
          %计算角平分线
          s = sign(c(A)); % 返回与 c(A)大小相同的数组 s;c(A)>0,s元素是1;c(A)=0,s元素是0;c(A)<0,s元素是-1; 
          GA1 = R\(R'\s);
          fprintf("\nGA1:");%列向量
          disp(GA1');
          AA = 1/sqrt(sum(GA1.*s));
          fprintf("AA:");
          disp(AA);
          w = AA*GA1;
          fprintf("w:");%列向量
          disp(w');%列向量
          u = X(:,A)*w; % 角平分线(单位矢量),n*1的列向量
          fprintf('角平分线 u = ');%列向量
          disp(u');
          
          %计算移动系数gama(伽马),计算在这个方向上走多远,步长
          if vars == nvars % 如果所有的变量都是积极集,则变成一个最小二乘问题。
            gamma = C/AA;  % C/A:相关度/AA
          else
            a = X'*u; % 各变量与角平分线的相关性
            temp = [(C - c(I))./(AA - a(I)); (C + c(I))./(AA + a(I))];%步长。必须选其中的正数。拼起来的列向量
            gamma = min([temp(temp > 0); C/AA]); %[temp中大于0的数字组成列向量,数字]
          end
          
          %找出其中的负相关变量
          lassocond = 0;
          temp = -beta(k,A)./w';
          [gamma_tilde] = min([temp(temp > 0) gamma]);%gamma_tilde:伽马+波浪线
          % fprintf('gamma_tilde = %d',gamma_tilde));
          %判断A中是否有负相关变量
          j = find(temp == gamma_tilde);%j(此处j指A中变量下标)有时有(积极集删除操作,转61行),有时没有
          if gamma_tilde < gamma %存在负相关变量
           gamma = gamma_tilde;%gama取最小
           lassocond = 1;   %lasso条件满足
          end
          fprintf('gamma = %d\n',gamma);
          mu = mu + gamma*u;  % mu:逼近Y 的向量
          fprintf('逼近Y 的向量 mu = ');%列向量
          disp(mu');
          beta(k+1,A) = beta(k,A) + gamma*w';%本次=上次beta中相关位置元素相应增加 gamma*w';beta(k,A)为beta的k行A列,A为列表
          fprintf('beta = ');%列向量
          disp(beta(k,:));
          % 删除负相关变量
          if lassocond == 1
            R = choldelete(R,j);%删除与拟合为反方向的列
            I = [I A(j)];%将该元素加入非积极集
            vars = vars - 1;%积极集减少一个元素
            A(j) = [];
            b=size(I);
            %展示:迭代次数,积极集删除的向量,积极变量个数
            fprintf('%d\t\t\t\t%d\t\t\t%d\n', k, I(b(2)), vars);
          end
          
          %计算残差
          error_pri=y-X*(beta(k,:))';             
          error=sum(error_pri.^2);
          fprintf('误差:');
          disp(error)
          if error < 1e-6
              break;  
          end
          
        end  %while结束
    function R = cholinsert(R, x, X)
        diag_k = x'*x; % diagonal(对角线) element k in X'X matrix
        if isempty(R)
          R = sqrt(diag_k);
        else
          col_k = x'*X; % elements of column k in X'X matrix
          R_k = R'\col_k'; % R'R_k = (X'X)_k, solve for R_k
          R_kk = sqrt(diag_k - R_k'*R_k); % norm(x'x) = norm(R'*R), 排除查找最后一个元素
          R = [R R_k; [zeros(1,size(R,2)) R_kk]]; % update R
        end
    
    function R = choldelete(R,j)
        R(:,j) = []; % remove column j
        n = size(R,2);
        for k = j:n
          p = k:k+1;
          [G,R(p,k)] = planerot(R(p,k)); %删除该列额外元素,吉文斯平面旋转
          if k < n
            R(p,k+1:n) = G*R(p,k+1:n); % adjust rest of row
          end
        end
        R(end,:) = []; % remove zero'ed out row
    
    
    
    展开全文
  • matlab内点法代码屏障法-LASSO 该项目基于MATLAB,是解决LASSO问题的障碍方法的实现。 屏障法在牛顿法的基础上设计了定心步骤。 请注意,这是 ELEC 5470 Convex Optimization 的作业,而且 , 是用来导出对偶间隙的...
  • matlab代码运行串行Python ADMM套索 使用ADMM解决Lasso问题的Python代码。 具有Open MPI的ADMM Lasso的串行和分布式版本。 原始代码(用Matlab和C ++编写)可以在找到。 要在终端中运行admm_lasso_MPI.py,请输入...
  • Matlab内置的lasso函数,10—fold进行了训练,怎么用训练好的lasso模型去预测,生成预测值。
  • 此提交将加载示例数据并调用通用函数对逻辑回归执行 ... 有来自http://au.mathworks.com/help/stats/lasso-regularization-of-generalized-linear-models.html 的代码用法:matlab < call_generic_lasso_logistic.m
  • matlab代码lasso--:--

    2021-05-20 01:28:55
    matlab代码lasso 1.Markdown是什么? Markdown是一种轻量级标记语言,它以纯文本形式(易读、易写、易更改)编写文档,并最终以HTML格式发布. Markdown也可以理解为将以MARKDOWN语法编写的语言转换成HTML内容的工具. 2.谁...
  • 【线性回归模型】最小二乘法、lasso、岭回归、elastic net以及MATLABlasso的使用1 问题描述2 回归模型3 MATLABlasso函数简单使用4 画图展示拓扑重构结果附录吴恩达单变量线性回归学习笔记吴恩达多变量线性回归...

    1 问题描述

    配电网的拓扑重构问题:根据配电网各bus电压重构配电网拓扑。

    论文Urban Distribution Grid Topology Reconstruction via Lasso将其转化为多元线性回归问题,并用lasso求解。

    问题来自:

    硕士论文基于机器学习的配电网络拓扑生成及重构优化研究

    2 回归模型

    线性回归试图学得

    代价函数
    L1范子
    L2范子
    elastic net

    参考资料:
    吴恩达机器学习2、3章笔记(文章附录部分)。
    周志华《机器学习》第3章 线性模型
    知乎:最小二乘法的本质是什么?

    3 MATLAB中lasso函数简单使用

    mathworks lasso

    4 画图展示拓扑重构结果

    // An highlighted block
    imagesc(p)
    colormap(jet);
    colorbar;
    

    示意图

    附录

    吴恩达单变量线性回归学习笔记

    单变量线性回归

    吴恩达多变量线性回归学习笔记

    多变量线性回归

    展开全文
  • matlab代码lasso data_mining/数据挖掘 data_analysis 一、十六种回归算法 01)LineaRegrssion 02)KNeighuborsRegresspr 03)SVR 04)Lasso 05)Ridge 06)MLPRegressor 07)DecisionTreeRegressor 08)ExtraTreeRegressor ...
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  • 执行贝叶斯 LASSO(最小绝对收缩和选择运算符)的函数。 这具有通用功能、测试脚本和带有推理方程的文档。
  • Lasso

    2018-08-14 09:28:28
    lasso
  • 函数生成一个简单的测试数据集并调用通用函数在广义线性模型 (GLM) 上执行 LASSO(最小绝对收缩和选择算子)。 这有一些非常简单的示例代码来演示 LASSO GLM。 基于来自 mathworks 网站和 matlab 文档的代码。

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