当我们谈到机器学习中的回归模型时，岭回归和套索回归无疑是最为经典和引人注目的两个算法之一。它们不仅在实际应用中表现出色，而且在数学原理上都有着深刻的意义。
岭回归和套索回归的核心思想是通过引入正则化项来控制模型的复杂度，从而减少过拟合的风险。然而，要真正理解这两种回归方法的原理，我们需要深入挖掘它们背后的数学内涵。
岭回归通过引入L2范数的惩罚项，可以有效地解决特征之间的共线性问题，使得模型更加稳定可靠。而套索回归则利用L1范数的正则化来实现特征选择，进一步简化模型结构，提高预测性能。
本文将从零开始，通过数学公式的推导和代码实现的分析，深度挖掘岭回归和套索回归背后的数学原理，带您领略算法的精妙之处。
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链接：https://zaurtarunov.substack.com/p/ridge-and-lasso-from-scratch
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