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本文深入探讨了机器学习中的岭回归与LASSO回归。岭回归通过L2正则化防止过拟合，LASSO回归利用L1正则化实现特征选择。两者在解决线性回归问题时引入正则化，不同之处在于L1正则化能产生稀疏权重矩阵，而L2正则化则使权重平滑。通过调整正则化系数，可以在模型复杂度与泛化能力间找到平衡。
机器学习：岭回归与LASSO回归 (Ridge / LASSO Regression)
文章目录
Ridge Regression and LASSO Regression.
岭回归与LASSO回归是将正则化思想引入线性回归模型后得到的方法。
- 岭回归对模型的参数加入L2正则化，能够有效的防止模型过拟合，解决非满秩下求逆困难的问题。
- LASSO回归全称为Least Absolute Shrinkage and Selection Operator (最小绝对收缩选择算子, 套索算法) ，对模型的参数加入L1正则化，能够稀疏矩阵，进行庞大特征数量下的特征选择。
1. Ridge Regression
岭回归（Ridge Regression）是引入了L2正则化的线
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