文章目录 1.问题解答 1.问题解答 Lasso回归与岭回归都是对线性回归进行正则化。 线性回归的损失函数为： R S S = J ( w ) = ∑ i = 1 N ( y i − w 0 − ∑ j = 1 p w j x i j ) 2 RSS=J(w) = \sum\limits_{i=1}^{N}(y_i-w_0-\sum\limits_{j=1}^{p}w_jx_{ij})^2 RSS=J(w)=i=1∑N(yi−w0−j=1∑pwjxij
Lasso回归与岭回归都是线性回归的正则化方法，但Lasso通过L1正则化能实现特征选择，使某些回归系数为0，从而进行变量挑选。而岭回归采用L2正则化，约束形成圆域，无法让系数为0，只能使其接近0，无法达到特征提取的效果。
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