【機器學習課程-華盛頓大學】：2 迴歸 2.5 Lasso Regression

特徵選擇正則化：Lasso Regression 當特徵很多且稀疏時，計算非0： 另外，知道哪些特徵纔是有效特徵，比如：對於房價的決定因素有哪些至關重要。 一、特徵選擇方法一：列舉所有子集 特徵數和RSS誤差平方和的關係： 一開始，特徵數越多，誤差越小；接下來隨着特徵數的增加，RSS誤差會不再減少。   另外： 當1個特徵時，最優特徵爲：sq.ft. living 當2個特徵時，最優特徵爲：bed

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