在投资的世界里，我们每个人都想找到那些未来能够持续上涨的好公司。这就像是在成千上万的学生里，找到那些未来能考上清华北大的“好苗子”。但问题是，标准是什么？是成绩好？是进步快？还是个子高？

在[量化投资](https://zhida.zhihu.com/search?content_id=26904

###三者的关系

Ridge 回归：使用 L2 正则化（平方和惩罚），会把所有特征的系数缩小，但不会把任何系数压到 0，因此不会做特征选择，适合处理多重共线性。 Lasso 回归：使用 L1 正则化（绝对值和惩罚），会把不重要特征的系数直接压到 0，实现自动特征选择，但在高度相关的特征中表现不