个人笔记

1 线性回归

面对$N$个形式为$(x_i,y_i)$样本组成的样本集，线性回归就是为了寻找形式为$y_{N\times1}=X_{N \times d}\theta_{d\times 1}$的线性方程，使其能最大程度拟合样本，而第一步便是建立线性回归的损失函数/目标函数： $$Loss(\theta)= (y-X\theta)^T(y-X\theta) $$

其中$y$表示真实值，$X\theta$表示的预测值，所以损失函数$Loss(\theta)$表示的便是真实

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在统计学中，最小角回归(LARS)是一种将线性回归模型拟合到高维数据的算法

用 $T(\hat{\boldsymbol{\beta}})$ 表示 $\hat{\boldsymbol{\beta}}$ 的绝对值范数 $$T(\hat{\boldsymbol{\beta}})=\sum_{j=1}^m|\hat{\beta_j}|\tag{7}$$ 则Lasso即为下面的约束优化问题： $$\min S(\hat{\boldsymbol{\beta}}) \quad \text{s.t.} \quad T(\hat{\boldsymbol{\beta}}) \le t\tag{8}$$ Las

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