L0.5 正则化 matlab举例

正则化是一种常用的机器学习技术，可以帮助避免过拟合并提高模型的泛化能力。在 MATLAB 中，可以使用以下函数来实现正则化：

1. ridge 函数：用于岭回归，可以通过控制正则化参数来平衡模型的拟合度和泛化能力。

2. lasso 函数：用于 Lasso 回归，可以通过控制正则化参数来实现特征选择和稀疏性。

3. elastic net 函数：用于弹性网络回归，可以同时控制 L1 和 L2 正则化参数，平衡 Lasso 和岭回归的优点。

下面是一个简单的示例，演示如何使用 ridge 函数进行正则化：

% 生成样本数据
X = randn(100, 10);
y = randn(100, 1);

% 对数据进行归一化处理
X = normalize(X);

% 设置正则化参数
lambda = 0.1;

% 进行岭回归
[beta, fitinfo] = ridge(y, X, lambda);

% 输出结果
disp(beta);
disp(fitinfo);

在上面的示例中，我们首先生成了一个包含 100 个样本和 10 个特征的数据集，然后对数据进行了归一化处理。接下来，我们设置了正则化参数 lambda 为 0.1，并使用 ridge 函数进行了岭回归。最后，我们输出了回归系数 beta 和拟合信息 fitinfo。

需要注意的是，正则化参数 lambda 的选择对最终的模型效果有很大的影响，需要根据具体的数据集和应用场景进行调整。