1、 [判断] Lasso 回归是对线性回归的优化，在线性回归的基础上，对损失函数增加了一个 L1 正则项，目的是降低方差，提高模型泛化能力。
正确答案：对
解析：Lasso 回归是一种线性回归的优化方法，它在线性回归的基础上，对损失函数增加了一个 L1 正则项，将系数向零压缩，从而实现特征选择的目的，减小过拟合风险，提高模型的泛化能力。因此，题目中的描述是正确的。
2、 [判断] 可以根据平均值和中位数计算斜率吗？
正确答案：错
解析：不能。平均值和中位数都是描述数据集中趋势的统计量，它们并不能直接用来计算斜率。斜率需要使用最小二乘法或其他回归算法来计算。因此，本题的答案为 F。
3、 [判断] 同一个列表中的元素的数据类型可以各不相同。
正确答案：对 你的答案：B
解析：是的，Python 中的列表是一种可变的容器数据类型，可以存储不同类型的元素。例如，一个列表中既可以存储数字类型的元素，也可以存储字符串类型的元素。因此，同一个列表中的元素的数据类型可以各不相同。
4、 [判断]