最小角回归是针对高维数据的回归算法。
least angle regression 的优势如下：
当p>>n时计算是非常高效的。（比如当维数远大于点数）它和前向选择计算速度差不多，并且和最小二乘法复杂度一样。生成一个完整的分段线性解的路径，这交叉验证和之后的参数调整非常有效。如果两个变量的相应值总是相同的，那么他们的系数应该有近似相同的增长速率。因此 LARS的增长总是稳定的 LARS方法的缺点： 由于LARS是基于剩余误差多次迭代拟合的结果，所以对噪音的影响比较敏感
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