Sparse Learning

Sparse Learning是一种旨在从高维数据中提取稀疏表示的学习方法，通过优化模型参数使大多数权重接近零，从而实现特征选择和降维。其核心目标是提高模型的可解释性和计算效率，同时保持或提升预测性能。Sparse Learning在机器学习、信号处理和统计学等领域具有广泛应用价值，特别是在处理大规模、高维度数据集时，能够有效减少过拟合风险，提升模型泛化能力。