正则线性模型之岭回归(Ridge Regression)、套索回归(Lasso Regression)、和弹性网络(Elastic Net)

正则线性模型 减少过度拟合的一个好办法就是对模型正则化（即约束它）：它拥有的自由度越低，就越不容易过度拟合数据。比如，将多项式模型正则化的简单方法就是降低多项式的阶数。 对线性模型来说，正则化通常通过约束模型的权重来实现。接下来我们将会使用岭回归（Ridge Regression）、套索回归（LassoRegression）及弹性网络（Elastic Net）这三种不同的实现方法对权重进行约束。

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