如何在MATLAB中实现带L1正则化的线性回归，并使用MATLAB工具箱中的函数进行验证？

在MATLAB中实现带L1正则化的线性回归，需要对目标函数进行修改，增加L1正则化项以促使某些权重系数为零，从而实现特征选择。具体实现步骤如下：

参考资源链接：[线性回归正则化例程分析与实践 - MATLAB实现](https://wenku.csdn.net/doc/3kzxoaoren?spm=1055.2569.3001.10343)

1. 定义损失函数：通常使用最小二乘误差作为损失函数，再加入L1范数作为正则化项。
2. 设置优化问题：使用MATLAB内置的优化函数（如`fminunc`），将损失函数作为输入，并设置相应的优化选项，特别是正则化参数。
3. 执行优化：调用优化函数，传入初始参数、损失函数和优化选项进行计算。
4. 验证结果：使用MATLAB的`lasso`函数进行对比，该函数内部实现了L1正则化的线性回归，并提供了一套完整的验证机制。
通过上述步骤，可以实现带有L1正则化的线性回归，并通过`lasso`函数进行结果验证，确保实现的正确性和可靠性。
对于想要深入理解并实践L1正则化线性回归的读者，可以查阅《线性回归正则化例程分析与实践 - MATLAB实现》这本书。书中详细介绍了如何使用MATLAB工具箱中的函数来实现线性回归的各种类型，包括带有L1正则化的版本，并通过实际的例程加深理解。

参考资源链接：[线性回归正则化例程分析与实践 - MATLAB实现](https://wenku.csdn.net/doc/3kzxoaoren?spm=1055.2569.3001.10343)