L1正则化

社会经济和科学研究中，线性模型和广义线性模型已广泛应用于数据分析和数据挖掘。在公司财务预警领域，引入L1范数惩罚技术的模型不仅可以估计模型系数，还能实现变量选择。探讨了L1范数正则化Logistic回归模型在上市公司财务危机预测中的应用，通过对比沪深股市制造业ST公司和正常公司的T-2年财务数据，证实了其在提高模型解释性的同时保持预测精度。

MATLAB开发：基于L1正常化的面板检测。这是一段利用网络摄像头输入，通过最小化L1范数的方法来检测人脸的代码示例。

提供L1_LS算法的Matlab代码包，用于解决L1范数优化问题。

本代码库提供 Matlab 代码，用于论文中基于空间正则化超测度的超光谱图像聚类。SalinasA 和 PaviaU 两个真实 HSI 数据集来自。此外，还可以从代码库访问合成 HSI，即 FourSpheres 和 ThreeCube。

这篇文章介绍了如何用matlab编写正则化粒子滤波算法，用于跟踪和比较滤波效果。技术详解和实现步骤让读者能够深入理解该算法在实际应用中的作用。

随着技术进步，我们提出了一种基于低维流形模型的图拉普拉斯正则化Matlab代码，用于3D点云降噪。由曾增、张Gene、吴敏、庞佳豪和成阳在IEEE Transactions上发表。代码包括主要功能如添加噪声的主程序main_addnoise.m、GLR去噪的主程序main_glr.m、GLR去噪函数pcdGLR.m、GLR工具集、用于计算均方误差的度量标准、参数设置函数setParameter、样本点云模型“anchor”以及真实数据和不同噪声水平下的处理结果。

以下文章详细介绍了由约翰·赖特（John Wright）、阿文德·甘内什（Arvind Ganesh）和马毅（Ya Ma）开发的基于稀疏表示的鲁棒人脸识别算法。该技术利用L1范数最小化分类器来识别人脸。研究使用了MIT-CBCL和YaleB数据库，这些数据库可以从相关网址获取：http://cbcl.mit.edu/software-datasets/heisele/facerecognition-database.html 和 http://cvc.yale.edu/projects/yalefacesB/yalefacesB.html。

在解决图像稀疏表示系数的问题时，L1范数求解方法在Matlab中具有重要应用。

matlab开发：非正则化多变量线性回归。这篇文章演示了如何使用Matlab进行非正则化多变量线性回归分析。

OMP算法MATLAB代码 - L2正则化随机生成树近似 在该存储库中，您可以找到RTA算法和改进的推理算法的相关代码。RSTA算法通过L2范数正则化中的随机生成树近似，实现多标签结构化输出预测。 代码开始与编译 请从MATLAB函数run_RSTA.m入手检查RSTA代码。在编译代码之前，请确保您具有支持OMP的gcc编译器。 推理功能基于C中的OpenMP库实现，支持对多棵树进行并行计算。可以使用以下命令来编译C函数（请注意，您可能需要更改gcc编译器的路径）： mex compute_topk_omp.c forward_alg_omp.c backward_alg_omp.c CFLA