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Lasso线性回归(Least Absolute Shrinkage and Selection Operator)是一种能够进行特征选择和正则化的线性回归方法。其重要的思想是L1正则化:其基本原理为在损失函数中加上模型权重系数的绝对值,要想让模型的拟合效果比较好,就要使损失函数尽可能的小,因此这样
来源:网络
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