L1范数最小化

L1范数最小化是指在最小化目标函数时，使用L1范数作为正则化项来约束模型参数。L1范数最小化可以用于特征选择、稀疏表示等问题。

以下是一个使用L1范数最小化的线性回归示例代码：

import numpy as np
from sklearn.linear_model import Lasso

# 生成样本数据
np.random.seed(0)
X = np.random.randn(100, 10)  # 特征矩阵
y = np.random.randn(100)  # 目标值向量

# 使用L1范数最小化的线性回归模型
lasso = Lasso(alpha=0.01)  # alpha为正则化项的权重
lasso.fit(X, y)  # 拟合模型

# 输出模型参数
print("模型参数：", lasso.coef_)

在上述代码中，我们首先生成了一个包含100个样本和10个特征的样本数据。然后，我们使用Lasso类从sklearn.linear_model模块中创建了一个L1范数最小化的线性回归模型。alpha参数指定了正则化项的权重，即L1范数的权重。最后，我们使用fit方法拟合模型，并输出模型参数。

需要注意的是，上述代码中使用的是Lasso类，该类实现了L1范数最小化的线性回归算法。在实际应用中，还可以使用其他的L1范数最小化方法，如基于梯度下降的方法、坐标下降法等。具体选择哪种方法取决于具体问题和数据集的规模。