Lasso线性回归（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator）是一种能够进行特征选择和正则化的线性回归方法。其重要的思想是L1正则化：其基本原理为在损失函数中加上模型权重系数的绝对值，要想让模型的拟合效果比较好，就要使损失函数尽可能的小，因此这样
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作者：Seth Larson 译者：豌豆花下猫@Python猫 英文：Regex character “$” doesn't mean “end-of-string” 转载请保留作者及译者信息！ 这篇文章写一写我最近在用 Python 的正则表达式模块（re）开发 CPython 的 SBOM 工具
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