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L1正则化最小二乘

是一种常用的机器学习算法，用于解决回归问题。它通过在目标函数中添加L1正则化项，可以有效地进行特征选择和模型稀疏化。

L1正则化最小二乘的目标函数可以表示为：

min ||y - Xw||^2 + alpha * ||w||_1

其中，y是观测值，X是特征矩阵，w是待求解的权重向量，alpha是正则化参数。第一项是最小二乘损失函数，用于拟合观测值和预测值之间的差异；第二项是L1正则化项，用于约束权重向量的大小。

L1正则化最小二乘的特点是可以使得部分权重变为0，从而实现特征选择和模型稀疏化。相比于L2正则化最小二乘，L1正则化最小二乘更适用于具有稀疏解的问题，可以更好地处理高维数据和噪声数据。

应用场景：

特征选择：L1正则化最小二乘可以通过将部分特征的权重置为0，实现对特征的选择，从而提高模型的解释性和泛化能力。
噪声数据处理：L1正则化最小二乘对噪声数据具有一定的鲁棒性，可以减少噪声对模型的影响。
高维数据分析：L1正则化最小二乘可以处理高维数据，避免维度灾难问题。

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