最小二乘法和lasso
正则化最小二乘问题    最小二乘法是一种经典的回归分析方法，它通过最小化误差平方和来拟合数据。最小二乘法假设误差服从正态分布，因此可以使用正态分布的性质来进行推导和计算。最小二乘法在处理低维数据时效果比较好，但在高维数据中容易出现过拟合的问题。
    Lasso是一种基于奥卡姆剃刀原理的回归分析方法，它通过对系数进行L1正则化来进行特征选择。Lasso可以使得一些系数变为0，从而达到特征选择的效果，可以避免过拟合的问题。Lasso在高维数据中表现较好，但对于数据中存在高度相关的特征时，可能会选择其中一个特征而忽略其他特征。
    综合来看，最小二乘法和Lasso在回归分析中都有其应用场景，需要根据实际数据情况进行选择。如果数据较为简单，特征之间关联不大，可以采用最小二乘法进行拟合；如果数据较为复杂，特征之间关联较大，可以考虑使用Lasso进行特征选择。

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