LASSO回归采用L1还是L2正则化优化代价函数？
L1
举一反三
内容
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【单选题】关于 L1、L2 正则化下列说法正确的是 A. L2 正则化能防止过拟合,提升模型的泛化能力,但 L1 做不到这点 B. L2 正则化技术又称为 Lasso Regularization C. L1 正则化得到的解更加稀疏 D. L2 正则化得到的解更加稀疏
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关于L1正则和L2正则 下面的说法正确的是（ ） A: L2范数可以防止过拟合，提升模型的泛化能力。但L1正则做不到这一点 B: L2正则化表示各个参数的平方和的开方值 C: L1范数会使权值稀疏 D: L2正则化有个名称叫“Lasso regularization”
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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
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关于L1正则和L2正则 下面的说法正确的是 A: L2范数可以防止过拟合，提升模型的泛化能力。但L1正则做不到这一点 B: L2正则化标识各个参数的平方的和的开方值。 C: L2正则化有个名称叫“Lasso regularization” D: L1范数会使权值稀疏
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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。（ ）