机器学习技术深入解析：最小角回归（LARS）与逐步前向选择算法

机器学习技术深入解析：最小角回归（LARS）与逐步前向选择算法 在前两篇文章中，我们回顾了线性回归及其L1和L2正则化方法——LASSO和岭回归，并详细探讨了LASSO如何实现稀疏性。本文将重点介绍与LASSO密切相关的最小角回归（LARS）和逐步前向选择算法，这两种方法在特征选择和模型优化中具有重要应用。我们将深入解析这些算法的原理、优势及应用场景，帮助读者更好地理解和应用这些先进的机器学习技术。