49-L1，L2和弹性网络

L1，L2和弹性网络   之前学习了岭回归和 L A S S O LASSO LASSO 回归两种模型正则化的方式，都可以帮助我们解决在训练的过程中产生的过拟合的问题。对于这两种正则化的方式，无论是岭回归还是 L A S S O LASSO LASSO 回归，都是在原始的损失函数后面添加一项，这一项的作用都是期望能够尽量减小学习到的 θ θ θ 的大小，使得我们模型的泛化能力更强一些。      

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