學習筆記，僅供參考，有錯必糾

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文章目錄

• • 線性模型
  • • Lasso
    • • 設置正則化參數
      • • 使用交叉驗證
        • 基于信息標準的模型選擇
        • 與支持向量機正則化參數的比較
    • 多任務Lasso

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線性模型

Lasso

Lasso是一個估計稀疏系數的線性模型。它在某些情況下是有用的，因為它傾向于選擇具有較少非零系數的解，有效地減少了給定解所依賴的特征的數量。因此，Lasso及其變體是壓縮感知領域的基礎。在一定條件下，可以準確恢復一組非零系數(參見 Compressive sensing: tomography reconstruction with L1 prior (Lasso))。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的sklearn自学指南(part10)--Lasso及多任务Lasso的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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