matlab实现L1正则化

可以使用matlab中的cvx工具箱来实现L1正则化。具体实现方法可以参考以下代码：

% 定义数据
n = 100; % 样本数
d = 10; % 特征数
X = randn(n, d); % 特征矩阵
w_true = randn(d, 1); % 真实权重
y = X * w_true + .1 * randn(n, 1); % 标签

% L1正则化
cvx_begin
    variable w(d)
    minimize(norm(y - X * w) + norm(w, 1))
cvx_end

% 输出结果
disp(['True w: ', num2str(w_true')])
disp(['L1 w: ', num2str(w')])

在上述代码中，我们使用cvx工具箱来定义优化问题，其中minimize函数表示要最小化的目标函数，norm函数表示向量的范数，norm(w, 1)表示L1范数。最终求解得到的w即为L1正则化后的权重。