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如何用 LASSO 方法筛选特征变量？ - 知乎
LASSO（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator）方法是一种常用的特征选择方法，可以通过对线性回归模型添加 L1 正则化项来实现特征筛选。LASSO 方法可以将一些不重要的特征的系数缩小甚至变为零，从而达到特征筛选的目的。在 Python 中，可以使用 sklearn 中的 Lasso 类来实现 LASSO 方法。以下是一个
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？
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
从自己及周围朋友使用频率上来讲： ridge＞lasso＞＞ elastic net 而且很多时候是以L2、L1正则化的形式在NN中使用。 ridge回归：可以对权重进行折扣，使某些权重趋近于0，非常常用的正则化手段。 lasso回归：可以使某些特征的权重变成0，起到稀疏化和特征选择的作用，也是比较常用的正则化手段
R语言——Ridge和Lasso回归分析
2使用R进行Lasso回归在上一篇文章中使用Ridge建立回归模型的示例中，每个自变量的回归系数都不是0，这是因为Ridge回归模型并没有自动进行变量选择的能力，而Lasso回归则具有自动选择变量的能力。例2 使用糖尿病数据集（diabetes csv）建立Lasso回归模型。
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！！！
R语言lasso回归筛选出的变量该如何提取？ - 知乎
Lasso回归（L1正则化）倾向于产生稀疏模型，可用于特征选择；岭回归（L2正则化）能有效防止过拟合；弹性网络则结合了L1和L2正则化。原理：在逻辑回归的损失函数中增加一个惩罚项。 Lasso对应L1范数惩罚，岭回归对应L2范数惩罚，弹性网络是两者的线性组合。
lasso回归分析用spss软件能完成吗？ - 知乎
Lasso回归分析（Lasso Regression）是一种用于解决线性回归分析中自变量共线性的研究算法。针对Lasso回归：其研究步骤共为2步,分别是结合轨迹图寻找最佳K值；输入K值进行回归建模。
用lasso筛选变量对样本量有要求么？ - 知乎
用lasso筛选变量对样本量有要求么？九敏啊家人们！我们收了300左右，想用lasso来筛选变量，但是看文献用lasso的样本量都很大，我们不做预测模型，就是用lasso筛选出来变量，这种… 显示全部关注者 5 被浏览