SLOPE:分类L一惩罚估计
“Sorted L One Penalized Estimation”通常简称为SLOPE,以方便在各类研究和应用场景中快速书写与使用。该方法在统计学、机器学习等多领域均有应用,尤其适用于高维数据建模和特征选择问题。其中文含义为“排序L1惩罚估计”,是一种通过对回归系数进行排序并施加L1惩罚来实现模型稀疏性和变量筛选的有效估计技术。
Sorted L One Penalized Estimation具体释义
Sorted L One Penalized Estimation的英文发音
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