在MATLAB中，正则化是一种处理不适定问题或求解大型线性系统的方法，通过在目标函数中加入某种形式的惩罚项来得到更加稳定和可靠的解。以下是一些常见的正则化方法及其在MATLAB中的实现：
1.
岭回归（Ridge Regression）：岭回归是一种通过在目标函数中加入L2范数的惩罚项来防止过拟合的方法。在MATLAB中，可以使用ridge函数来求解岭回归问题。例如：
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构造设计矩阵X和目标向量y
X = randn(100,5);
y = X * [2 3 4 5 6] + randn(100,1);
设置正则化参数lambda
lambda = 0.1;
求解岭回归问题
beta = ridge(X, y, lambda);
2.
套索回归（Lasso Regression）：套索回归是一种通过在目标函数中加入L1范数的惩罚项来同时进行特征选择和正则化的方法。在MATLAB中，可以使用lasso函数来求解套索回归问题。例如：
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构造设计矩阵X和目标向量y
X = randn(100,5);
y = X * [2 3 4 5 6] + randn(100,1);
设置正则化参数lambda
lambda = 0.1;
求解套索回归问题
beta = lasso(X, y, lambda);
3.
正则化路径（Regularization Path）：正则化路径是一种通过沿着不同正则化参数值求解一系列问题的算法，可以得到不同正则化参数下的解。在MATLAB中，可以使用cvx_lasso函数来求解正则化路径问题。例如：
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正则化的具体做法
构造设计矩阵X和目标向量y
X = randn(100,5);
y = X * [2 3 4 5 6] + randn(100,1);
设置正则化参数lambda的范围和步长
lambda_min = 0;
lambda_max = 1;
lambda_step = 0.1;
求解正则化路径问题
beta = cvx_lasso(X, y, lambda_min, lambda_max, lambda_step);
这些是MATLAB中常见的正则化方法，具体使用时需要根据问题的特点和需求选择合适的方法。

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