Advertisement

利用Matlab实现LASSO问题的各种算法_代码_下载

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本资源提供多种用于解决LASSO问题的算法在MATLAB中的实现代码，涵盖各类优化方法，便于研究与应用。 解决 LASSO 问题可以通过多种算法在 Matlab 中实现，包括：投影梯度法、将原始问题重新表述为具有框约束的二次规划的次梯度方法、平滑原始问题的梯度方法、快速梯度法应用于平滑后的原始问题、近似梯度法用于原始问题、快速近端梯度法处理原始问题、增强拉格朗日方法解决对偶问题、乘法器交替方向法应用于对偶问题，以及原问题线性化乘法器的交替方向法。此外还可以使用优化算法如 AdaGrad、Adam 和 RMSProp 以及结合次梯度的动量方法。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 利用Matlab实现LASSO问题的各种算法_代码_下载
    优质
    本资源提供多种用于解决LASSO问题的算法在MATLAB中的实现代码，涵盖各类优化方法，便于研究与应用。 解决 LASSO 问题可以通过多种算法在 Matlab 中实现，包括：投影梯度法、将原始问题重新表述为具有框约束的二次规划的次梯度方法、平滑原始问题的梯度方法、快速梯度法应用于平滑后的原始问题、近似梯度法用于原始问题、快速近端梯度法处理原始问题、增强拉格朗日方法解决对偶问题、乘法器交替方向法应用于对偶问题，以及原问题线性化乘法器的交替方向法。此外还可以使用优化算法如 AdaGrad、Adam 和 RMSProp 以及结合次梯度的动量方法。
     
  • 利用ADMM算法在MATLAB中求解Group Lasso问题
    优质
    本研究探讨了如何运用交替方向乘子法（ADMM）通过MATLAB编程有效解决Group Lasso优化问题，为变量选择和模型简化提供了一种高效计算方法。 用ADMM算法解决Group Lasso问题的MATLAB实现，并包含测试用的例子。
     
  • Matlab中的内点法代码-Barrier-Method-LASSO: 使用MATLAB实现的解决LASSO问题的障碍方法项目。
    优质
    本项目提供了一种基于MATLAB编程环境下的解决方案，用于求解LASSO回归问题。采用的是数学优化中的内点法（Barrier Method），能够有效处理大规模稀疏表示问题。代码简洁高效，适合研究人员和工程师学习与应用。 该项目基于MATLAB，旨在实现解决LASSO问题的障碍方法。屏障法在牛顿法的基础上设计了定心步骤。请注意，这是ELEC5470 Convex Optimization课程的一份作业，并且用于导出对偶间隙。源代码包含详细的注释和清晰易懂的内容，可以作为学习障碍法和牛顿法（特别是LASSO）的简单教程。
     
  • 用于解决TSP问题的各种优化算法的MATLAB源代码
    优质
    这段简介可以这样撰写： 本项目提供了多种求解旅行商问题（TSP）的优化算法的MATLAB实现代码。包括但不限于遗传算法、模拟退火等方法，适用于学术研究与工程实践。 里面有许多解决TSP问题的方法源代码，比如蚁群算法、神经网络、遗传算法、模拟退火算法等等。
     
  • lasso算法的Matlab代码
    优质
    本简介提供了一段用于实现Lasso回归分析的MATLAB代码示例。该代码帮助用户理解如何在数据集中应用Lasso正则化技术以进行特征选择和模型简化。 用于高维数据降维的Lasso算法在MATLAB中的代码实现具有多种功能。
     
  • 利用坐标下降法解决Lasso回归问题
    优质
    本研究探讨了运用坐标下降算法有效求解Lasso回归模型的方法，旨在优化稀疏性与预测准确性之间的平衡。通过迭代更新参数，该方法在高维数据集中展现出了卓越性能和计算效率。 使用随机坐标下降法和循环坐标下降法求解lasso回归问题，并对这两种方法进行比较。
     
  • [Matlab实现]利用多种优化算法求解TSP问题.zip
    优质
    本资源提供了一个使用MATLAB编写的项目，旨在通过应用遗传算法、模拟退火等不同优化策略来解决经典的旅行商问题（TSP）。包含详细代码及实验结果分析。 使用Matlab实现求解TSP问题的代码包含蚁群算法、遗传算法、模拟退火算法、禁忌搜索算法以及神经网络算法。这些内容并非本人原创，因此不得用于商业或盈利目的。提供的资料包括了代码与数据，可供参考学习之用，但严禁将其应用于任何商业用途。
     
  • 利用改良PSO算法处理VRPTW问题_Python代码_下载
    优质
    本资源提供基于改进粒子群优化算法解决车辆路线规划时间窗问题（VRPTW）的Python实现代码，适用于物流配送等场景优化。 PSO算法（粒子群优化）是在1995年由Eberhart博士和肯尼迪博士共同提出的，它基于对鸟群捕食行为的研究。该算法通过模拟群体的行为来解决特定问题，并找到最优解。 车辆路径问题 (VRP) 是一个组合优化和整数规划的问题，旨在找出将货物从中央仓库送到一组客户手中的最佳路线集。这个问题概括了著名的旅行商问题（TSP）。它最早出现在 George Dantzig 和 John Ramser 于1959年的一篇论文中，并首次应用于汽油运输的算法方法编写。 通常情况下，VRP的问题背景是把位于中心仓库的商品配送到已订购这些商品的客户那里。而 VRPTW 则意味着每个顾客的服务时间被限制在一个特定的时间窗口内 [开始服务时间, 结束服务时间]。
     
  • 针对TSP问题的各种优化算法MATLAB源码
    优质
    本资源包含多种解决旅行商问题(TSP)的优化算法MATLAB实现代码，适用于科研与学习。 里面有许多解决TSP问题的方法源代码，比如蚁群算法、神经网络、遗传算法、模拟退火算法等等。
     
  • 利用Matlab实现的多种图像滤波算法代码
    优质
    本项目包含使用MATLAB编写的多种图像滤波算法代码，旨在为用户提供便捷高效的图像处理工具。涵盖了低通、高通等不同类型的滤波器，适用于科研和工程应用。 基于Matlab的图像滤波算法包括：均值滤波、中值滤波、高斯滤波、双边滤波和引导滤波。这些算法可以调用API函数实现，方便快捷！如果积分不足的朋友可以关注作者，作者会无偿提供代码及后续答疑。