我要评论岭回归与套索回归的出现是为了解决线性回归中出现的飞马。求解出错问题和过敏和问题，它是通过在损失函数中加入正则画像来实现的三折的损失函数。
如果出现过，你何时要l2正则化降低样本的特征权重，l2正则化仍保留全部特征。
l1正则化丢弃某些特征。
大数据集经业务查，小数据集结构误差加正则化
如果数据集中样本特征较少，而且每个样本都重复，则选择l2
如果数据集中样本特征较少，且只有一部分重要则选择l1
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岭回归与套索回归的出现是为了解决线性回归中出现的飞马。求解出错问题和过敏和问题，它是通过在损失函数中加入正则画像来实现的三折的损失函数。
如果出现过，你何时要l2正则化降低样本的特征权重，l2正则化仍保留全部特征。
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