gLasso算法是什么

gLasso算法（generalized Lasso）是一种用于高维数据的特征选择算法。它是Lasso算法的扩展，可以处理包括线性回归、广义线性模型、生存分析、多项式回归等在内的多种模型。与Lasso算法选择线性模型中的变量不同，gLasso算法可以选择任意模型中的变量。gLasso算法通过对模型中的所有变量进行惩罚，将不重要的变量的系数缩小到零，从而实现特征选择和模型简化的目的。

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