关于特征选择,下列对Ridge回归和Lasso回归说法正确的是?
A: Ridge回归适用于特征选择
B: Lasso回归适用于特征选择
C: 两个都适用于特征选择
D: 都不对
A: Ridge回归适用于特征选择
B: Lasso回归适用于特征选择
C: 两个都适用于特征选择
D: 都不对
B
举一反三
- 【单选题】关于特征选择,下列对 Ridge 回归和 Lasso 回归说法正确的是? * A. Ridge 回归适用于特征选择 B. Lasso 回归适用于特征选择 C. 两个都适用于特征选择 D. 以上说法都不对 A. A B. B C. C D. D
- L2正则化称为Lasso回归，即常说的“套索回归”，适用于输入变量即特征的选择。（ ）
- 线性回归算法只适用于具有两个特征的样本，不适用于具有3个以上特征的样本数据。
- 【单选题】下面关于Lasso回归的描述正确的是 A. Lasso 回归使用 L1 正则化 B. Lasso 回归使用 L2 正则化 C. Lasso 回归使用 L1+L2 正则化 D. Lasso 回归不使用正则化
- 下列哪种机器学习算法不能解决回归问题？（） A: 线性回归 B: 岭回归 C: 逻辑回归 D: Lasso回归
内容
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关于各种正则化方法的比较，以下正确的有（ ）种I 岭回归是一种筛选变量的良好方法II LASSO方法不具有压缩性III 岭回归、LASSO都可用于矫正过度拟合问题 IV 弹性网络是LASSO和岭回归的综合 A: 1 B: 2 C: 3 D: 4
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下面关于岭（Ridge）回归的描述正确的是
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中国大学MOOC:下面关于岭（Ridge）回归的描述正确的是
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中国大学MOOC: 下面关于Lasso回归的描述正确的是
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线性回归的损失函数中加入 L1 正则项，此时该回归叫做 Lasso 回归。 A: TRUE B: FALSE