智能技术【机器学习】总结简述岭回归、Lasso、Elastic 之间的联系与区别? 答： 联系： 岭回归、Lasso 和 Elastic Net 都是用于线性回归的正则化方法，通过添加惩罚项来防止过拟合并提升模型的泛化能力。 区别： ①岭回归通过在损失函数中添加 L2 正则化项来限制回归系数的大小。使用 L2 正则化，这意味着惩罚项是回归系数的平方和。岭回归不会导致系数完全为零，因此它不能用于特征选择。 ②Lasso 通过在损失函数中添加 L1 正则化项来约束回归系数。使用 L1 正则化，这意味着惩罚项是回归系数的绝