MATLAB代码LASSO在MCM2018比赛中的应用与研究

资源摘要信息:"本资源是关于MATLAB代码的LASSO算法实现，特别针对MCM2018数学建模竞赛。文档中包含了对算法重点的梳理，人员分工，以及相关的参考资料。文档强调了对现代启发式算法（如模拟退火算法、蚁群算法、遗传算法等）和统计理论基础算法（如k-近邻算法、LASSO回归、牛顿法等）的理解和应用。此外，文档还强调了对统计学习理论、数值优化、机器学习基础和深度学习等理论知识的学习。文档列出了相关的参考书籍，并提出了对Lingo、SAS和数据挖掘工具的重点掌握。最后，文档指出了模拟实验的工具选择，包括MATLAB和Python 3.6，以及论文排版工具LaTeX的使用。" 知识点详细说明: 1. MATLAB代码LASSO算法 LASSO（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator）是一种压缩估计方法，它在损失函数中引入了L1正则化项。在处理回归问题时，LASSO能够将一些系数压缩至零，起到变量选择的作用。这是机器学习和数据分析中常用的回归方法之一。 2. MCM2018数学建模竞赛 MCM（Mathematical Contest in Modeling）是一个面向大学生的数学建模竞赛，要求参赛者在限定时间内解决来自实际的复杂问题。MCM2018即是指2018年举行的该竞赛。 3. 现代启发式算法 现代启发式算法是一类模仿自然界生物进化或群体智能行为的优化算法，常见的包括模拟退火算法、蚁群算法和遗传算法。这些算法通常用于求解优化问题，尤其适用于传统方法难以求解的复杂问题。 4. 统计理论基础算法 k-nn（k-近邻）算法是一种非参数统计方法，用于分类或回归。LASSO（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator）是一种回归分析方法，可以提高模型的预测精度和解释性。牛顿法是一种寻找函数零点的迭代方法，在数值优化中广泛应用。 5. 统计学习、数值优化与机器学习参考书籍 - 《The Elements of Statistical Learning》是统计学习领域的经典教材，由Trevor Hastie等人编著，涵盖了大量数据挖掘技术。 - 《Numerical Optimization》由Jorge Nocedal和Stephen J. Wright编著，专注于数值优化方法。 - 《Foundations of Machine Learning》由Mehryar Mohri、Afshin Rostamizadeh和Ameet Talwalkar编著，讲解了机器学习的基本理论。 - 《Deep Learning》由Ian Goodfellow、Yoshua Bengio和Aaron Courville编著，是深度学习领域的权威参考书。 6. 重点掌握工具Lingo/SAS/数据挖掘 Lingo是一种线性和非线性优化软件，适用于解决各种数学规划问题。SAS是一个功能强大的统计分析系统。数据挖掘是指从大量数据中提取或“挖掘”知识的过程，通常使用数据挖掘工具进行数据分析和处理。 7. 模拟实验工具MATLAB/Python 3.6 MATLAB是一个高性能的数值计算和可视化软件，广泛应用于工程和科学研究。Python是一种流行的编程语言，具有强大的数据处理能力和丰富的科学计算库。 8. 论文排版工具LaTeX LaTeX是一种基于TeX的排版系统，被广泛用于制作高水准的科技和数学文档。C-TeX则是LaTeX在中国的本地化版本，对中文用户更加友好。 9. 文件名MCM2018-master 这是压缩包中的文件列表，表示这是与MCM2018相关的主项目或主目录文件。