嶺迴歸和Lasso迴歸
嶺迴歸（RR）
嶺迴歸不會拋棄任何一個係數，隨著lamda的增大，係數逐漸減小趨於零至穩定
求解方法有最小二乘（直接求係數矩陣），梯度下降。
當自變數間存在 復共線性（ multimulti -collinearity）時，迴歸係數估計的方差就很大， 估計值就很不穩定。很好想象，就相當於兩列相同的特徵，你說係數一正一負可以相差很大。
引入嶺係數，會使殘差平方和RSS變大，但對估計向量，存在一個係數，使它的均方誤差MSE小於最小二乘法的。
https://www.jianshu.com/p/1677d27e08a7
Lasso迴歸
附加項為L1範數，是不連續可導的，因此無法使用梯度下降法。
座標軸下降法（coordinate descent）和最小角迴歸法（ Least Angle Regression， LARS）
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