Group Lasso
簡介 Lasso（least absolute shrinkage and selection operator，又譯最小絕對值收斂和選擇算子、套索算法）是一種同時進行特徵選擇和正則化（數學）的迴歸分析方法，旨在增強統計模型的預測準確性和可解釋性，最初由斯坦福大學統計學教授Robert Tibshirani於1996年基於Leo Breiman的非負參數推斷(Nonnegative Garrote
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