10 agos 1996 anni - 稀疏表示, 特征选择(feature selection)机制。
Regression Shrinkage and Selection via the Lasso
Robert Tibshirani
1996
Descrizione:
由 L1正则化导出的稀疏性质已经被广泛地用于 特征选择(feature selection)机制。特征选择从可用的特征子集选择出有意义的特征,化简机器学习问题。著名的LASSO (Tibshirani, 1995)(Least Absolute Shrinkage and Selection Operator)模型将 L1 惩罚和线性模型结合,并使用最小二乘代价函数。L1 惩罚使部分子集的权重为零,表明相应的特征可以被安全地忽略。
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