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ラッソ回帰

ラッソ回帰

ラッソ回帰は、線形回帰に対して L1正則化を適用した手法であり、一部のパラメータの値をゼロ(スパース)にすることで特徴選択を行うことが出来ます。

クイズ

多クラス分類タスクへのアプローチとして様々な手法が考案されている。次のうち、一般的に多クラス分類に適用される手法は何か、最も不適切な選択肢を一つ選べ。
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    ラッソ回帰は一般的に回帰分析タスクに用いられ、損失関数にL1正則化を導入することにより過学習を抑制する手法です。

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