百度试题 结果1 题目线性回归的损失函数中加入L1正则项,此时该回归叫做Lasso回归。 A. 正确 B. 错误 相关知识点: 排列组合与概率统计 统计与统计案例 线性回归方程 回归直线方程 回归直线的性质 试题来源: 解析 A 反馈 收藏
其中,lasso函数作为损失函数中的正则化项之一,具有重要的作用。本文将深入探讨lasso函数在损失函数中的正则化项,从简单到复杂地介绍其原理和应用。 2.什么是lasso函数? Lasso(Least Absolute Shrinkage and Selection Operator)函数是一种适用于线性回归模型的正则化方法,它通过在目标函数中加入L1范数惩罚项来实现特征...
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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亲~亲[开心]您好[鲜花][鲜花]LASSO方法在损失函数中对解释变量的个数施加惩罚是对的。LASSO Regression 是一种特殊的线性回归模型。与常见的最小二乘（Least Square Regression）回归相比，LASSO 回归仅仅在损失函数上增加了一个对变量 的 -norm（L1-范数）的惩罚：其中 是输入的样本，是一个给定的...
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