特徵工程之特徵選擇（三）

特徵工程之特徵選擇（三） 3.Embedded 3.1 基於L1正則(懲罰項)的特徵選擇 有過一點機器學習基礎的同窗都知道，將L1正則放置於cost function中，會起到特徵選擇的做用，它會使某些係數變爲0,從而獲得稀疏解，也起到一個降維的做用。 L1-norm: python ∣∣w∣∣1=∑i∣xi∣ ∣ ∣ w ∣ ∣ 1 = ∑ i ∣ x i ∣ L2-norm: ∣∣w∣∣2=∑

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