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如何用 LASSO 方法筛选特征变量？ - 知乎
lasso 模型通过约束系数的 l1 范数，实现了对特征变量的稀疏性，即一部分系数为 0，从而筛选出对响应变量影响最大的特征变量。选择最佳的正则化参数：使用交叉验证法选择最佳的正则化参数，以避免过拟合。
LASSO（least absolute shrinkage and selection operator . . . - 知乎
LASSO（least absolute shrinkage and selection operator）回归中如何用梯度下降法求解？即求解在|βi|<t的约束下 0<t< t(max)使损失函数最小的β ，t的最大值为对所有变量进行回归（original least square）…
lasso回归用count数据还是tpm数据? - 知乎
Lasso回归是一种线性模型，对特征的尺度敏感。若未标准化，高表达基因可能主导模型权重。 Count数据数值尺度差异极大（如基因A的count为10,000，基因B为5），直接输入Lasso会导致高表达基因主导模型权重。
陪伴我们三年多的《足球教练》全剧终，你对Ted·Lasso有哪些美好回忆？你认为他是个好教练吗？ - 知乎
而Ted Lasso，好像是他们，又好像独成一派，里士满的梦幻终究还是没能像蓝狐奇迹一般让世人惊叹，但正如片头中的TED LASSO样座椅一般，这位教练的名字和精神“believe”，早已深深镌刻在尼尔森路体育馆内的每个人心中。 Come on Richmond！ Let's go greyhounds！
请教一下机器学习大佬，ridge lasso elastic net什么时候用哪一个模型呢？ - 知乎
lasso:训练时，偏向于产出稀疏权重，得到部分学习到的特征权值为0，从而达到稀疏化和特征选择的目的，优势就是可以用来选取特征，劣势也很明显，那就是求解不稳定，训练结果可能会出现不一致或者loss降低不下来的情况。
R语言——Ridge和Lasso回归分析 - 知乎
Ridge回归和Lasso回归是目前最为流行的两种线性回归正则化方法，它们均可以解决多元线性回归中的多重共线性问题，增强模型的稳定性，而且Lasso回归还可以为模型选择有用的特征，进行变量的筛选。在R中，可以通过glmnet包中相关函数建立Ridge回归和Lasso回归模型。
岭回归和lasso回归的用法有什么不同？ - 知乎
lasso 回归和岭回归（ridge regression）其实就是在标准线性回归的基础上分别加入 L1 和 L2 正则化（regularization）。本文的重点是解释为什么 L1 正则化会比 L2 正则化让线性回归的权重更加稀疏，即使得线性回归中很多权重为 0，而不是接近 0。
如何用python实现，fused lasso，group lasso，adaptive lasso?
4 调整参数：为了实现 Adaptive Lasso，需要在训练前调整`Lasso`的`alpha`参数，使其反映不同特征的重要性。 5 训练模型：使用调整后的`alpha`值训练模型。 6 获取系数：通过模型获取系数。以上步骤概述了如何在 Python 中实现 Fused Lasso、Group Lasso 和 Adaptive Lasso。