利用梯度法解lasso问题的python程序实现

以下是利用梯度法解Lasso问题的Python程序实现：

import numpy as np

def lasso_grad(X, y, alpha, max_iter, tol):
    n, p = X.shape
    w = np.zeros(p)
    b = 0
    it = 0
    while it < max_iter:
        # 计算梯度
        grad_w = np.dot(X.T, np.dot(X, w) - y) / n + alpha * np.sign(w)
        grad_b = np.mean(np.dot(X, w) - y)

        # 更新参数
        w -= lr * grad_w
        b -= lr * grad_b

        # 检查收敛性
        if np.max(np.abs(grad_w)) < tol:
            break

        it += 1
    return w, b

其中，X是输入的数据矩阵，y是对应的标签向量，alpha是L1正则化系数，max_iter是最大迭代次数，tol是收敛阈值。函数返回求解出的系数向量w和截距b。需要注意的是，这里使用了L1正则化来实现Lasso，因此在梯度计算时需要加上alpha * np.sign(w)这一项。