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线性回归与岭回归之间最关键的区别在于是否应用正则化技术。岭回归通过引入L2正则化，即在传统的线性回归模型中加入一个惩罚项，以此来有效抑制特征权重的过大波动，从而减少过拟合的风险。这导致了它们数学表达式的显著差异。相比之下，线性回归模型则更为简洁，不包含额外的正则化惩罚，直接基于最简单的成本函数进行参数估计。这样的设计选择反映了两者在处理数据拟合与泛化能力上的不同策略。
通过进行线性回归分析，我们能够得出结论！
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