beta=arg min1/2n(y-x.beta)^2+lamda.beta的lasso算法怎么写

Lasso算法的目标是通过最小化残差平方和和L1正则化项来选择变量，其中L1正则化项是通过lambda来控制的。算法的步骤如下：

1. 初始化beta为向量
2. 对于每个变量j，计算它与残差的相关性rj = xj^T(y - x.beta + beta_j) / n，其中beta_j是beta中j位置的值
3. 选择相关性最大的变量j_max，将beta_j_max的值更新为rj_max - lambda/2（如果rj_max小于lambda/2，则更新为）
4. 重复步骤2-3，直到所有变量的相关性都小于lambda/2

最终得到的beta即为Lasso算法的结果。