弹性网络 ElasticNet 坐标下降算法
弹性网络
模型
弹性网络是一种使用 L1， L2 范数作为先验正则项训练的线性回归模型。 这种组合允许学习到一个只有少量参数是非零稀疏的模型，就像 Lasso 一样，但是它仍然保持一些像 Ridge 的正则性质。我们可利用 l1_ratio 参数控制 L1 和 L2 的凸组合。
弹性网络在很多特征互相联系的情况下是非常有用的。Lasso 很可能只随机考虑这些特征中的一个，而弹性网络更倾向于选择两个。
在实践中，Lasso 和 Ridge 之间权衡的一个优势是它允许在循环过程（Under rotate）中继承 Ridge 的稳定性。
最小化的目标函数是：
算法：
坐标下降算法（coordinate descent ）
令
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