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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。
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。
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）…
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！
历史的角度来看，Robert Tibshirani 的 Lasso 到底是不是革命性的创新？ - 知乎
一个最重要的观点是：当我们在谈论Lasso时，我们到底是在谈论什么。 (1) 从模型上看，Lasso无外乎是加入了 \ell_1 惩罚项的优化问题；但从统计学科本身的逻辑出发，不仅需要讨论如何求解一个模型，而且还要讨论得到的这个解的性质，甚至相当程度上还需要
Process Lasso 软件的作用有多大? - 知乎
不过，Process Lasso只能在电脑性能范围之内，进行最优的调度。对于那些极度消耗CPU的程序，软件能做的只能是尽量保证电脑能流畅操作，别死机。。。。。。 Process Lasso对高性能工作站也有加成。 Probalance功能可以尽可能减少同时进行的多个任务之间的相互干扰。
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。
lasso回归分析用spss软件能完成吗？ - 知乎
Lasso回归主要用于变量的筛选，如果数据并没有共线性，依旧建议使用普通线性最小二乘法回归。 -LASSO使用L1正则化，岭回归使用L2正则化，L1可以让一部分特征的系数缩小到0，从而间接实现特征选择。