线性回归、lasso回归和岭回归（ridge regression）

线性回归很简单，用线性函数拟合数据，用均方差mean square error (mse) 计算损失（cost），然后用梯度下降法找到一组使 mse 最小的权重。 lasso 回归和岭回归（ridge regression）其实就是在标准线性回归的基础上分别加入 L1 和 L2 正则化（regularization）。 线性回归——最小二乘 Lasso回归和岭回归 Lasso回归和岭回归的同和异

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