想必很多人對“Lasso Regularization”這個(gè)名詞不太了解，下面是小編禹涵翼為大家詳細(xì)解釋。Lasso正則化也被稱作“稀疏規(guī)則算子”，是一種特征選擇的方法。在Lasso回歸中使用L1正則化，而在嶺回歸中使用L2正則化。正則化是一種用于處理過擬合問題的方法，F(xiàn)值用來衡量分類器的“聰明”程度。本文提到的“帶Group Lasso懲罰與控制冗余的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)特征選擇”也是一種特征選擇的題目。希望這篇文章對你有所幫助。聲明：本文為網(wǎng)友投稿，觀點(diǎn)僅代表作者本人，不代表區(qū)塊鏈網(wǎng)立場。

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