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2018-11-29 閱讀量: 1418
lasso回歸的懲罰函數(shù)

def lasso_penalty(beta, alpha):

return alpha * sum(abs(beta_i) for beta_i in beta[1:])

總的說來，嶺回歸的懲罰項(xiàng)會(huì)縮小系數(shù)，但是， lasso 的懲罰項(xiàng)卻趨向于迫使系數(shù)變?yōu)?0

值，這使得它更適于學(xué)習(xí)稀疏模型。 令人遺憾的是，它不適用于梯度下降法。

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