ElasticNet迴歸及機器學習正則化(linear_model.ElasticNetCV)

要想理解ElasticNet迴歸，正則化是必須要首先知道的，其次是嶺迴歸和Lasso迴歸，知道了這些，彈性網迴歸自然也就明白了。 首先來看正則化： 假設我們都知道利用最小二乘法來做線性迴歸，最小二乘法迴歸成功的條件是（我得承認以下的所有圖都是我盜的）： 即上面這個函數（損失函數，目前也是目標函數）達到最小值，可得到最優的擬合參數（即θ ）。 但是存在這樣一種情況，如果我們用來擬合的自變量過多（或者

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