机器学习-特征选择：使用Lassco回归精确选择最佳特征 - 码农知识堂 - 文章详情页

机器学习-特征选择：使用Lassco回归精确选择最佳特征
机器学习-特征选择：使用Lassco回归精确选择最佳特征
一、Lasso回归简介

 1.1 Lasso回归的基本原理

Lasso回归，也称为最小绝对收缩和选择算子回归，是一种线性回归方法。其基本原理是在普通最小二乘法的基础上，引入L1正则化项，通过最小化目标函数来实现模型的特征选择和系数稀疏化。
Lasso回归的目
相关阅读:
应用zabbix的实时导出（real-time export）功能
 矩阵分析与应用
 毅速丨为什么不锈钢材料在金属3D打印中应用广泛
 存储资源盘活系统，“盘活”物联网架构难题（上）
IntersectionObserver监听滚动事件
 特斯拉“断网”，数百车主“被锁车外”，马斯克道歉
 【WPF】根据选项值显示不同的编辑控件（使用DataTemplateSelector）
Targeting S+ (version 31 and above) requires that an explicit value for android
开放式激光振镜运动控制器：C++快速开发
 BP神经网络算法基本原理,BP神经网络算法流程图
原文地址：https://blog.csdn.net/QMU111/article/details/134397644