線性回歸很簡單，用線性函式擬合資料，用 mean square error (mse) 計算損失（cost），然後用梯度下降法找到一組使 mse 最小的權重。
lasso 回歸和嶺回歸（ridge regression）其實就是在標準線性回歸的基礎上分別加入l1 和 l2 正則化（regularization）。
線性回歸（linear regression），就是用線性函式f(x
)=ωt
x+bf(x)=\omega^tx+b
f(x)=ω
tx+b
去擬合一組資料。
lasso回歸和嶺回歸的同和異：
相同：不同：
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