L1、L2+回归模型（lasso、ridge、elasticnet）
嵌入式选择 有没有可能将特征选择过程与学习器训练过程融为一体。 以前我们设计学习器是希望均方误差达到最小值----min E(x;w) 但是如果我们希望把不需要的特征变为0呢？ 我们可以把 但是这是一个NP-hard问题。（NP-HARD问题可以理解为容易算出任何一种情况的结果值，但是要计算所有结果值然后统计出最小最大值会很难。） 所以怎么办呢？ 两个办法，办法一： L2正则化 二范数是把
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