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$...$

From [Wiki: Lasso](https://en.wikipedia.org/wiki/Lasso_(statistics)):
Consider a sample consisting of $N$ cases, each of which consists of $p$ covariates and a single outcome. Let $y_{i}$ be the outcome and $x_{i}:=(x_{1},x_{2},\ldots ,x_{p})^{T}$ be the covariate vector for the ith case. Then the objective of lasso is to solve
$$\min_{\beta_0, \beta} \left\{ \sum_{i=1}^N (y_i - \beta_0 - x_i^T \beta)^2 \right\} \quad \mathrm{subject\, to } \sum_{j=1}^p |\beta_j|\leq t.$$

效果：
From Wiki: Lasso:
Consider a sample consisting of $N$ cases, each of which consists of $p$ covariates and a single outcome. Let $y_{i}$ be the outcome and $x_{i}:=(x_{1},x_{2},\ldots ,x_{p})^{T}$ be the covariate vector for the ith case. Then the objective of lasso is to solve

$$\min_{\beta_0, \beta} \left{ \sum_{i=1}^N (y_i - \beta_0 - x_i^T \beta)^2 \right} \quad \mathrm{subject, to } \sum_{j=1}^p |\beta_j|\leq t.$$

参考资料