正則化を用いた線形回帰：リッジ回帰とLasso回帰の実装
正則化の基礎概念
正則化は過学習を防ぐための手法であり、損失関数にパラメータ制約項を追加します。線形回帰モデルでは主に2種類の正則化項が使用されます：
L1ノルム（パラメータの絶対値和）：Lasso回帰
L2ノルムの二乗（パラメータの二乗和）：リッジ回帰
コスト関数の可視化
単純な線形回帰を例に、正則化の効果を考察します。仮定するモデルとコスト関数：
# サ ...
5月19日 14:45 投稿
奇想天外なアイデアがコードで現実になる場所
5月19日 14:45 投稿