Elastic Netの勉強 - データの境界"ここ5年ほどで最も刺激的なアルゴリズムの一つ"と（「みんなのR」で）評されているElastic Netについて調べてみました。 Elastic Netとは 一般化線形モデルの回帰に正則化項を加味するモデル。 メリットとして次元削除と過学習防止を良い塩梅にやってくれるらしい。 まず、"Elastic Net"でググってみると、その説明ではどうやら「正則化項」なるものが重要らしい。 「正則化」すらも知らなかったのでググる。以下のページあたりが説明が丁寧だった tjo.hatenablog.com breakbee.hatenablog.jp いや、それでもよくわからないのだけど、わからないなりに分かったこともある アルゴリズムについて たぶん、上記リンクをまとめると、 Elastic Netでは誤差関数（二乗誤差関数など）に次の式で表される正則化項を加えて最小化する q=1の時にLasso回
