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분류: 지도 학습
== 개요 == Lasso(Least Absolute Shrinkage and Selection Operator) 회귀모형은 가중치의 절대값의 합을 최소화하는 것을 추가적인 제약 조건으로 한다. :<math>w = \text{arg}\min_w \left( \sum_{i=1}^N e_i^2 + \lambda \sum_{j=1}^M | w_j | \right)</math>
선형 회귀
모델의 가중치 optimization에 사용된다. Linear penality는 가중치들이 zero로 가도록 유도한다. 미분가능하지 않으며 closed form...