目錄

特征選擇（feature_selection）

Filter移除低方差的特征（Removing features with low variance）

單變量特征選擇（Univariate feature selection）

1卡

Lasso是由1996年Robert Tibshirani首次提出的，全稱為Least absolute shrinkage and selection operator（最小絕對(duì)收縮和選擇算子）?？梢赃x擇出參數(shù)最少的模型，但是計(jì)算值為0的個(gè)數(shù)。

MATLAB實(shí)現(xiàn)嶺回歸<2>Lasso回歸——（特征選擇）Lasso回歸原理

Python實(shí)現(xiàn)Lasso回歸

MATLAB實(shí)現(xiàn)Lasso回歸<3>嶺回歸與Lasso回歸的差異 機(jī)。

1特征選擇與稀疏學(xué)習(xí)

最近在看論文的過程中，發(fā)現(xiàn)對(duì)于數(shù)據(jù)集行和列的叫法頗有不同，故在介紹本篇之前，決定先將最常用的術(shù)語羅列一二，以后再見到了不管它腳撲朔。

本文將會(huì)介紹一些處理數(shù)據(jù)時(shí)最常用的特征選擇技術(shù)?？紤]了綜合因素的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型又缺少足夠的特征不到萬不得已，我們也還是寧可用L2正則，因?yàn)長2正則計(jì)算起來方便得多。

以上便是小編為大家整理的Lasso特征選擇的全稱。想必此時(shí)，你已經(jīng)對(duì)此有所了解了吧。希望禹諾涵的解釋對(duì)你有所幫助。

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