机器学习Lasso回归重要论文和Matlab代码

本文档收集了关于机器学习和稀疏表示领域中Lasso问题的经典论文，以及LARS算法的Matlab代码。Lasso作为一种广泛应用的线性回归方法，其主要优点在于能通过引入L1惩罚项来实现变量的选择和正则化，这在特征维度较高时尤为有效。

本资源包含以下内容：

• Lasso提出者的综述性文章，这是一篇极具价值的文献，对于理解Lasso回归的原理和发展具有重要意义。
• LARS（Least Angle Regression）算法的相关论文，介绍了Lasso回归的一种高效求解方法。
• 实现LARS算法的Matlab代码，便于研究人员和开发者理解和应用Lasso回归。

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