Lasso 稀疏約束 + Group Lasso 分組最小角迴歸算法

背景 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

>>阅读原文<<