过拟合：数据过度学习数据集，不能进行很好的泛化（不能很好的使用在其他的数据上）；过拟合可以有两种情况：
1.样本分布有偏，或样本太少。
假设有1000套房子，按房子所处位置可以分为奢华地段，普通地段，贫困地段；
那不同地段可以有不同的房价水平，按照上文，房价=系数*面积
那不同的地段系数会有略微不同，但是整体还在一个水平，当我们构建的数据样本分布有偏，偏向于奢华地段的房子（比如800套奢华，100套普通，100套贫困）那模型结果就偏向奢华，但是实际情况房子分布水平可能是3：3：4的情况，那这个模型就过拟合了奢华地段的房子，所以模型整体效果会因为过拟合而偏低。
此时，扩大样本容量，是为了更多的接近总体分布。
2.模型太复杂。
由于样本模型太复杂，对于样本的拟合能力太强，我们希望模型学习通用的统计结果，但是复杂模型更容易把特殊的情况也学习了，比如，在某一个地区的贫民地段因为拆迁，房价很高，这是一个异常值，而模型却把这个地区的情况学习了，导致贫民地段房价预测偏高，拟合结果出现较大差异。
此时，通过正则化，是为了降低模型复杂性。
所以，解决过拟合，两个方向，一个是加样本，另一个是减少模型复杂性，另外还有其他一些方法（交叉验证等）。一般情况下，加样本是很难的，现实情况下，数据往往不够用。所以这个时候我们更需要正则化。
注：做模型时，要注意样本和总体关系，考虑样本是否能代表总体（分类变量看用卡方分布检验，连续变量用t检验）
岭回归&Lasso回归和正则有什么关系？
常用的正则表达式有L1，L2：
L1正则表达式：
L1正则表达式
L2正则表达式：
L2正则表达式
Lk正则表达式：
Lk正则表达式
机器学习把L1和L2叫正则化，统计学领域叫惩罚项，数学领域叫范数。
实际上，岭回归和Lasso回归就是在线性回归模型的基础上加上不同的正则因子，以降低模型复杂度来优化模型。
Lasso回归使用的是L1，岭回归使用的是L2
Lasso回归
Lasso回归是在线性回归的公式上直接加上L1正则惩罚性：
Lasso回归
岭回归
岭回归是在线性回归的公式上直接加上L2正则惩罚性：
岭回归
正则化项怎么进行调节？
从Lasso回归和岭回归我们可以看到，实际上就是线性回归加一个惩罚因子，所以最终的模型不仅仅要考虑 – 最小，还要考虑惩罚项。
正则项其实就是线性变量的系数组合
如果，系数过大，那么变量的小变动，会导致，整个预测结果有较大变化
假如，y=bx，b=10000，当x从1001变为1003，y增加了20000
如果，系数过小，那么变量的小变动，会导致，整个预测结果没有什么变化
假如，y=bx，b=1，当x从1001变为1003，y增加了2
我们希望系数不宜过大，也不宜太小，我们可以通过λ进行调节惩罚项大小，同时也注意避免λ过大造成的欠拟合
岭回归&Lasso回归的区别
Lasso&岭回归
此处了解一下，不必深究有偏和无偏的概念
1. 线性回归求解为无偏估计，解为最小二乘解（红点）
2.岭回归&Lasso回归为有偏估计，解为圆和正则项交点（黄点）
从图形上看，岭回归解沿着正则项，正则项也为圆形，随着正则惩罚因子的变大，系数只会无限接近0而不会等于0，Lasso则可以沿着菱形到达0，所以L1也可以用来做变量选择，用来将弱变量剔除。
L1对于异常数据的容忍度高于L2，L1是照顾大部分的样本，L2是照顾所有的样本
怎么理解这句话呢？当有异常时，L2的波动变化较大，会放大异常值的大小，会使得模型更加不稳定。
当有异常值的时候，我们希望加大惩罚来抵消干扰。
当有异常时，- 的值会变大，此时需要加入更多的正则惩罚，而L2是系数的平方，加入的误差项是指数型增长的，此时可能放入更多也可能更少误差。（相对于L1）
随着我们对λ的调整，加入的正则项不稳定。当加入的误差越大，则会模型会做出更大的调整以应对该异常，从而牺牲到其他正常样本，而L1是线性增长，相对来说会更稳定，所以从下图上看，红线L1总体稳定性会相对于蓝色L2更加稳定。
蓝色：岭回归，红色：Lasso回归 y：误差，x：正则大小
岭回归&Lasso回归对于多重共线性的影响？
上文提及，岭回归和Lasso回归能够降低多重共线性的影响。共线性得影响是不能消除，只能降低。
当对各个变量加入正则惩罚项时，会渐弱变量间的关系。
另一方面，通过增加样本间，变量间的差异，使得求解时多重共线性的非满秩矩阵变为满秩矩阵，从而可以更好的求解。
系数解：
θ = (XTX+λI)−1XTY
变为 ：
θ = (XTX+Lk I)−1XTY
Lk为正则因子，I为单位矩阵
下章再介绍如何使用的使用Lasso回归和岭回归
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