LASSO and RIDGE（未寫完）
Least Absolute Shrinkage and Selection Operator 原理：LASSO是將L1懲罰和線性模型結合，並使用最小二乘代價函數。L1懲罰使部分分子集的權重爲零，表明相應的特徵可以被安全的忽略。 維數過多有如下問題： 需要更多的樣本，樣本隨着數據的維度的增加會顯指數增長 數據變得更稀疏，導致維度災難 在高維數據空間，預測將變得不再容易，而且消耗的時間與內存空間變大
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