Лассо: разреженная регрессия с помощью регуляризации нормы L1
Автор: Carlos Fernandez-Granda
Загружено: 2025-04-19
Просмотров: 94
Разреженная регрессия — это задача оценки интересующей величины с помощью линейной модели, которая выбирает лишь небольшое подмножество доступных признаков. Мы показываем, что регуляризация по l1-норме, также известная как лассо, предлагает эффективное решение этой задачи. Анализируя смоделированные и реальные наборы данных, мы исследуем поведение лассо и пытаемся понять, почему оно хорошо подходит для повышения разреженности.
Книга по теории вероятностей и статистике: https://a.co/d/7k259eb
Сайт с бесплатными препринтами, видео, слайдами и решениями упражнений: https://www.ps4ds.net
Слайды к этому видео: https://github.com/cfgranda/ps4ds/blo...
Код: https://github.com/cfgranda/ps4ds/blo...
https://github.com/cfgranda/ps4ds/blo...
https://github.com/cfgranda/ps4ds/blo...
Доступные форматы для скачивания:
Скачать видео mp4
-
Информация по загрузке:
