从最小二乘正则化的线性回归开始逐步扩展到弹性网回归

为了深入掌握ElasticNet回归，在开始学习之前首先要了解的就是正则化这一基础概念。此外还包括了Ridge Regression和Lasso Regression这两种技术。掌握了这些核心概念后因此Elastic Net Regression也会随之理解。

所以基于最小二乘法进行线性回归分析，并系统地推导出ElasticNet回归模型

一个问题：

在应用领域中，我们在线性回归模型中采用最小二乘法作为损失函数，并将其目标是最小化损失函数的值以获得最佳拟合参数（即θ的具体值）。

然而，在使用这些特征变量进行模型构建时（例如，在涉及大量预测任务的复杂系统中），如果这些变量的数量超出合理范围，并且它们之间存在高度的相关性（如某些指标的变化趋势完全一致），这可能会导致模型性能下降。

正则化

这些函数都能够很好地拟合数据；然而，右边的函数明显地存在过拟合的风险。为了防止这种情况发生