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描述回歸建模中的L1和L2正則化方法。
在處理復雜數據時，我們往往會創建復雜的模型。太復雜并不總是好的。過于復雜的模型就是我們所說的“過擬合”，它們在訓練數據上表現很好，但在看不見的測試數據上卻表現不佳。
有一種方法可以對損失函數的過擬合進行調整，那就是懲罰。通過懲罰或“正則化”損失函數中的大系數，我們使一些(或所有)系數變小，從而使模型對數據中的噪聲不敏感。
在回歸中使用的兩種流行的正則化形式是L1又名Lasso回歸，和L2又名Ridge回歸。在線性回歸中我們使用普通最小二乘(OLS)是用于擬合數據的:我們對殘差(實際值與預測值之間的差異)進行平方，以得到均方誤差(MSE)。最小的平方誤差，或最小的平方，是最適合的模型。
讓我們來看看簡單線性回歸的成本函數:
對于多元線性回歸，成本函數應該是這樣的，其中????是預測因子或變量的數量。
因此，隨著預測器(????)數量的增加，模型的復雜性也會增加。為了緩解這種情況，我們在這個成本函數中添加了一些懲罰形式。這將降低模型的復雜性，有助于防止過擬合，可能消除變量，甚至減少數據中的多重共線性。
L2或嶺回歸，將????懲罰項添加到系數大小的平方????。????是一個超參數，這意味著它的值是自由定義的。你可以在成本函數的末端看到它。
加上????懲罰，????系數受到約束，懲罰系數大的代價函數。
L1或Lasso回歸，幾乎是一樣的東西，除了一個重要的細節-系數的大小不是平方，它只是絕對值。
在這里，成本函數的最后是????的絕對值，一些系數可以被精確地設置為零，而其他的系數則直接降低到零。當一些系數變為零時，Lasso回歸的效果是特別有用的，因為它可以估算成本并同時選擇系數。。
還有最重要的一點，在進行任何一種類型的正則化之前，都應該將數據標準化到相同的規模，否則罰款將不公平地對待某些系數。
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