Lasso回归（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator）是一种线性回归方法，它通过添加L1正则化项来约束模型的复杂性。具体来说，Lasso回归的目标是最小化以下损失函数：
其中，第一项是均方误差，第二项是L1正则化项，laimuta是正则化强度的超参数，Wj是回归系数。
L1正则化的特点是能有效地将某些回归系数缩减到零，从而实现特征选择，这对于处理高维数据非常有用。
正则化的基本概念
正则化的核心思想是在模型的损失函数中增加一个惩罚项，以约束模型的参数。这个惩罚项通常与模型参数的大小相关。正则化方法有多种，最常见的包括L1正则化（Lasso）和L2正则化（Ridge）。
除了L1正则化（Lasso），还有其他正则化方法，包括：
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L2正则化（Ridge回归）：
- 添加平方和的惩罚项，形式为 (\lambda \sum_{j=1}^{p} w_j^2)。
- Ridge回归不会将系数缩减到零，更适合处理多重共线性问题。
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弹性网（Elastic Net）：
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结合了L1和L2正则化的特性，损失函数为：
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在特征选择和处理多重共线性方面都有优势。
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区别与作用
- L1正则化（Lasso）：用于特征选择和稀疏性，适合高维数据。
- L2正则化（Ridge）：用于处理多重共线性，保持所有特征，但减少其影响。
- 弹性网：结合了两者的优点，适用于特征较多且存在多重共线性的情况。
选择具有最大类间方差的阈值作为最佳阈值的原因，源于Otsu方法的理论基础。其核心思想是通过最大化前景和背景之间的区分度，以便实现最佳的图像分割。下面是具体的解释：
类间方差的含义
类间方差（between-class variance）度量的是前景和背景的灰度值分布之间的差异。具体来说，当选择一个阈值将图像分为前景和背景时，类间方差可以表示为这两类之间的灰度均值差异的平方，乘以它们各自的权重。
- 权重：前景和背景的权重（即各自的像素比例）。
- 均值：每一类的均值（前景和背景的平均灰度值）。
公式为：
最大化类间方差的原因
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更好的分离：当类间方差最大时，表示前景和背景的均值差异最大，这意味着它们在灰度空间中分隔得更开。这种情况下，前景和背景的像素更容易被区分，从而提高二值化的效果。
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减少重叠：最大化类间方差有助于减少前景和背景之间的重叠区域，从而使得二值化后的图像更加清晰和准确。
实践中的表现
在实践中，Otsu方法能够自适应地选择最佳阈值，尤其适用于那些具有显著灰度差异的图像。通过选择最大类间方差的阈值，可以有效地提高分割效果，避免人为设置阈值带来的偏差。
