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最小二乘拟合，L1、L2正则化约束

2023-10-29

最小二乘法（又称最小平方法）是一种数学优化技术。它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。利用最小二乘法可以简便地求得未知的数据，并使得这些求得的数据与实际数据之间误差的平方和为最小。

从维基百科中摘取的最小二乘的拟合曲线。


解法：其中Y为列向量，X为N*K的矩阵，W为K*1的行向量


虽说Matlab中有现成的拟合函数，但是，当有些正则化约束来限制W的取值时，就无法用拟合函数来实现。这时，需要我们自己写出求解的代码，才行。

 

与前面提到的相同，

下面公式中，X为N*K矩阵&

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