lasso算法公式
正则化是最小化策略的实现    Lasso算法，全称Least Absolute Shrinkage and Selection Operator，是一种常用的特征选择和正则化方法。其数学公式如下所示：
    给定数据集D={x1, x2, ..., xn}，其中每个样本xi包含p个特征{x1i, x2i, ..., xpi}，对应的响应变量为{y1, y2, ..., yn}。Lasso算法的优化目标是最小化以下损失函数：
    minimize 1/2n  ||Y Xβ||^2 + λ  ||β||_1。
    其中，Y是响应变量的向量，X是特征矩阵，β是模型的系数向量，λ是正则化参数，||||_1表示L1范数。
    Lasso算法通过调节λ的大小来控制特征选择的严格程度。当λ足够大时，部分特征的系数会被压缩至零，实现了特征选择的效果。因此，Lasso算法不仅可以用于拟合数据，还可以用于特征选择，有助于提高模型的泛化能力。
    除了数学公式外，Lasso算法还涉及到具体的优化方法，如坐标下降法或者最小角回归（LA
RS）等。在实际应用中，需要根据具体的问题和数据特点来选择合适的参数和优化方法，以获得最佳的模型效果。希望这个回答能够帮助你更好地理解Lasso算法。

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