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雷达卡
2、统计和算法不是一回事的。举个例子吧，下面这篇文章就是统计的人发的，其中讨论到如何在GLM上运用SCAD -- LASSO衍生出来的一种惩罚函数项 -- 他们就做的很理论，他们很关心这个“算法”的理论性质，比如估计量是否趋近正太，如果是，lambda该以何种rate收敛。他们也讨论算法，但是他们对算法的要求很简单，能算出来就行。http://www.stat.umn.edu/~hzou/Papers/onestep.pdf
3、而如下这篇，讨论的基本属于同一个问题，如果将LASSO运用在GLM中的logistic回归上。但是，他们关心的是，如何算得又快又好。你看，这个时候，统计学界所陌生的nestiov都出来了。这个算法非常快，1000多个变量，也就几十秒的事情。
http://www.public.asu.edu/~jye02/Publications/Papers/fp817-Liu-KDD09.pdf
4、variable selection 是一个热点专题啊，特别是在high dimensional data analysis，
有很多新的方法( lasso, group lasso, elastic net, SCAD...)
5、请教 lasso regression 和bridge logistic regression
你可以去看一下网址“http://www-stat.stanford.edu/~tibs/lasso.html”上下载文章“Penalized regressions: the bridge vs the lasso”看一下就知道了，如果想了了解这方面更详细的信息，可加qq：381823441，他的硕士论文做的就是这方面的内容。
6、LASSO有很多令人期待的问题没有解决，所以还是有很多坑可以去填的。要想好好学习这块的话，先读那几篇state-of-the-art的文章,如下：
最基本那篇
http://www-stat.stanford.edu/~tibs/lasso.html
yuan ming 然后提出的 group lasso
http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/summary?doi=10.1.1.79.2062
zou hui的elastic net，可以同时自动选取相关程度比较大的变量（LASSO不能）
http://www-stat.stanford.edu/~hastie/TALKS/enet_talk.pdf
zou hui 提出的adative lasso,试图避免lasso对参数的shrunkage
http://www.stat.umn.edu/~hzou/Papers/adaLasso.pdf
jianqing fan 2001 年提出的另外一种 nonconvex的惩罚项 -- SCAD
http://www.orfe.princeton.edu/~jqfan/papers/01/penlike.pdf
其学生08年时接着解决了SCAD的算法问题 -- 实际上就是一种adaptive lasso
http://www.stat.umn.edu/~hzou/Papers/onestep.pdf
这方面文献太多了，我给的这几篇是影响比较大的，你可以看看08年这篇的reference，在里面可以找到一些有意思的线索。另外，LASSO还被广泛应用在graphical model上，有兴趣可以看看这几篇文章
http://www.stats.ox.ac.uk/~meinshau/consistent.pdfhttp://arxiv.org/abs/0811.4463[url=http://www-stat.stanford.edu/~tibs/ftp/graph.pdf]http://www-stat.stanford.edu/~tibs/ftp/graph.pdf
[/url]
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