在岭回归那一篇说到特征过多而样本过少会出现过拟合的问题,岭回归的解决策略是加一个惩罚函数,也就是正则化。 其实岭回归中的正则化只是L2正则化,如果换成是L1正则化,那么代价函数就会变为 这就是LASSO的代价函数。 优势 为什么好端端的岭回归不用,要用这个LASSO呢? 因为岭回归缺乏解释力,最后就算把 调的非常大...
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