本文探讨了稀疏性在机器学习中的重要性，特别是在处理高维度数据时的优势。L1正则化的LASSO方法能够产生稀疏解，有助于降低计算量并提高模型的可解释性。通过直观解释和正交设计的特殊案例分析，展示了L1正则化如何通过软阈值操作产生稀疏解，而L2正则化则不具备这种特性。
Sparsity 是当今机器学习领域中的一个重要话题。John Lafferty 和 Larry Wasserman 在 2006 年的一篇评论中提到：
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