套索正则化：一种优化机器学习算法的方法

想必很多人对“Lasso Regularization”这个名词不太了解，下面是小编禹涵翼为大家详细解释。Lasso正则化也被称作“稀疏规则算子”，是一种特征选择的方法。在Lasso回归中使用L1正则化，而在岭回归中使用L2正则化。正则化是一种用于处理过拟合问题的方法，F值用来衡量分类器的“聪明”程度。本文提到的“带Group Lasso惩罚与控制冗余的神经网络特征选择”也是一种特征选择的题目。希望这篇文章对你有所帮助。声明：本文为网友投稿，观点仅代表作者本人，不代表区块链网立场。

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