The Machine Learning “Advent Calendar” Day 13: LASSO and Ridge Regression in Excel
岭回归和套索回归通常被认为是线性回归的更复杂版本。事实上，预测模型保持完全相同。改变的是训练目标。通过对系数添加惩罚，正则化迫使模型选择更稳定的解决方案，尤其是当特征相关时。在 Excel 中逐步实现 Ridge 和 Lasso 使这个想法变得明确：正则化不会增加复杂性，它会增加偏好。机器学习“降临日历”第 13 天：Excel 中的 LASSO 和 Ridge 回归一文首先出现在《走向数据科学》上。
