ridge 正则
正则化的回归分析    Ridge正则是一种用于线性回归的正则化方法，它通过加入一个 L2 正则项来限制模型的复杂度。在 Ridge 正则中，我们最小化的是原始损失函数与 L2 正则项之和，其中 L2 正则项是模型参数的平方和乘以一个正则化系数。
    Ridge 正则的作用是减少模型的过拟合风险，并且可以处理高维数据，避免模型的不稳定性。在实际应用中，我们可以通过交叉验证的方式来确定正则化系数的取值，从而使模型具有更好的泛化能力。
    除了 Ridge 正则外，还有一些其他的正则化方法，比如 Lasso 正则和 Elastic Net 正则。这些正则化方法都可以在一定程度上解决线性回归中的过拟合问题，但它们也各自具有不同的特点和适用范围。

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