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Lasso问题求解中共轭梯度法与Nesterov型算法的性能剖析与应用探索.docx

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    Lasso问题求解中共轭梯度法与Nesterov型算法的性能剖析与应用探索

    一、引言

    1.1Lasso问题概述

    Lasso（LeastAbsoluteShrinkageandSelectionOperator），即最小绝对收缩和选择算子，由RobertTibshirani于1996年提出，是一种在统计学和机器学习领域广泛应用的线性回归模型正则化方法。其核心思想是在传统线性回归的损失函数基础上，引入L1范数作为正则化项。从数学角度来看，对于给定的数据集\{(x_i,y_i)\}_{i=1}^n，其中x_i\in\mathbb{R}^p是特征向量，y_i\in\

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