A survey of numerical algorithms that can solve the Lasso problems

In statistics, the least absolute shrinkage and selection operator (Lasso) is a regression method that performs both variable selection and regularization. There is a lot of literature available, discussing the statistical properties of the regression coefficients estimated by the Lasso method. Howe...

Celý popis

Uloženo v:

Podrobná bibliografie
Vydáno v:	Wiley interdisciplinary reviews. Computational statistics Ročník 15; číslo 4; s. e1602 - n/a
Hlavní autoři:	Zhao, Yujie, Huo, Xiaoming
Médium:	Journal Article
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	Hoboken, USA John Wiley & Sons, Inc 01.07.2023 Wiley Subscription Services, Inc
Témata:	Algorithms Coefficients Computer applications convergence rate Iterative methods L1 regularization Lasso Mathematical models Numerical methods Objective function Optimization Regression coefficients Regularization Statistical analysis Statistical methods Statistical models Trajectory planning
ISSN:	1939-5108, 1939-0068
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!

Buďte první, kdo okomentuje tento záznam!