LASSO回归

LASSO方法最早于1996年提出，通过引入惩罚函数，能够压缩回归系数，使得部分系数变为零，从而处理复共线性数据并获得偏估计。该方法的应用广泛，特别是在构建精简模型方面表现突出。

在波士顿房价数据分析中，岭回归（ridge）和Lasso筛选方法被广泛应用于变量选择。此外，还涉及自适应Lasso、SCAD方法、逐步回归法以及弹性网，文中包含详细的R代码示例。

在学习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。

提供针对MCM2018美赛的Matlab代码，包括Lasso算法、模拟退火算法等现代启发式算法。 重点算法： 统计理论的基础算法： Lasso、k-nn、FS、LAR、PCA、LDA、BIC、SVM 现代启发式算法： 模拟退火算法、蚁群算法、遗传算法 参考： Trevor Hastie，《统计学习基础》 Jorge Nocedal，《数值优化》 Mehryar Mohri，《机器学习基础》 Ian Goodfellow，《深度学习》

Markdown是什么? Markdown是一种轻量级标记语言，以纯文本形式编写文档，并最终转换为HTML格式发布。它易读、易写、易更改，并具有跨平台兼容性。 谁创造了它? Markdown由Aaron Swartz和John Gruber共同设计，Aaron Swartz是著名的软件工程师、作家和互联网活动家。 为什么要使用它? 因为它简单易学，支持HTML转换，广泛应用于网站、电子邮件等，兼容性强，方便清晰地组织内容。 怎么使用它? Markdown的基本语法包括：标题、段落、区块引用、代码区块、强调、列表、分割线、链接、图片、反斜杠、符号`等。 4.1 标题: 使用=和-标记一级和二级标题。示例：# 一级标题、## 二级标题。

随着数据维度的增加，高维数据降维问题变得尤为重要。MATLAB提供了丰富的功能，使得LASSO算法在高维数据集上得以有效实现。

一元和二元回归模型 线性回归模型建立、参数估计、显著性检验 参数置信区间 函数值点估计与置信区间 Y值点预测与预测区间 可化为一元线性回归模型的例子

使用Python实现最小二乘法进行线性回归。

回归分析探讨变量之间的关系，将因变量表示为自变量的函数。理想化模型（如抛物线公式）在一定条件下适用。然而，现实中存在不确定性（如干扰因素），导致单次实验结果无法精确预测。概率因果模式认为，当实验次数足够多时，平均结果具有确定性，即使单次结果是随机的。

Logistic回归，又称为logistic回归分析，是一种广义的线性回归分析模型，通常用于数据挖掘和分类任务。