特征工程之特征选择（三）
特征工程之特征选择（三） 3.Embedded 3.1 基于L1正则(惩罚项)的特征选择 有过一点机器学习基础的同窗都知道，将L1正则放置于cost function中，会起到特征选择的做用，它会使某些系数变为0,从而获得稀疏解，也起到一个降维的做用。 L1-norm: python ∣∣w∣∣1=∑i∣xi∣ ∣ ∣ w ∣ ∣ 1 = ∑ i ∣ x i ∣ L2-norm: ∣∣w∣∣2=∑
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