作为监督学习中的线性模型，岭回归和Lasso回归在实际应用中有着重要的作用。本文将从应用场景、数据预处理、算法原理等多个方面对两种回归方法进行比较，并分析它们的优缺点。此外还介绍了如何优化模型参数，以及如何避免过拟合等相关内容。通过本文的学习，读者可以更好地理解和运用这两种回归方法。