Resolvendo LASSO ($ {L} _ {1} $ mínimos regularizados quadrados) com descida de gradiente

1. Você pode resolver lasso com descida de gradiente?
2. O que é descida de gradiente em aprendizado profundo?
3. A regressão lasso é convexa?

Você pode resolver lasso com descida de gradiente?

As duas variações mais populares de descida de gradiente usadas para resolver lasso são descendência de coordenadas e descida subgradiada.

O que é descida de gradiente em aprendizado profundo?

Descendência de gradiente (GD) é um algoritmo iterativo de otimização de primeira ordem usado para encontrar um mínimo/máximo local de uma determinada função. Este método é comumente usado no aprendizado de máquina (ML) e no aprendizado profundo (DL) para minimizar uma função de custo/perda (e.g. em uma regressão linear).

A regressão lasso é convexa?

A solução Lasso é única quando a classificação (x) = P, porque o critério é estritamente convexo.