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@@ -129,7 +129,7 @@ array([ 0.8])
 
 >**示例:**
 >
->* [Lasso和Elastic Net(弹性网络)在稀疏信号上的表现](https://scikit-learn.org/stable/auto_examples/Linear-Models/plot_lasso_and_elasticnet.html)
+>* [Lasso和Elastic Net(弹性网络)在稀疏信号上的表现](https://scikit-learn.org/stable/auto_examples/linear_model/plot_lasso_and_elasticnet.html#sphx-glr-auto-examples-linear-model-plot-lasso-and-elasticnet-py)
 >* [压缩感知_断层重建](https://scikit-learn.org/stable/auto_examples/applications/plot_tomography_l1_reconstruction.html)
 
 
@@ -183,7 +183,7 @@ scikit-learn 通过交叉验证来公开设置 Lasso `alpha` 参数的对象: [`
 
 > **示例**:
 >
->*   [多任务Lasso实现联合特征选择](https://scikit-learn.org/stable/auto_examples/Linear-Models/plot_multi_task_lasso_support.html)
+>*   [多任务Lasso实现联合特征选择](https://scikit-learn.org/stable/auto_examples/linear_model/plot_multi_task_lasso_support.html#sphx-glr-auto-examples-linear-model-plot-multi-task-lasso-support-py)
 
 在数学上，它由一个线性模型组成，以混合的 ![\ell_1](img/3bf32d926cdf24f440b6b831f0d9cc37.jpg) ![\ell_2](img/8851bd0fe9749b4841b30cee41fb040d.jpg) 作为正则化器进行训练。目标函数最小化是：
 
@@ -219,8 +219,8 @@ scikit-learn 通过交叉验证来公开设置 Lasso `alpha` 参数的对象: [`
 
 > **示例**:
 >
->*   [Lasso和Elastic Net(弹性网络)在稀疏信号上的表现](https://scikit-learn.org/stable/auto_examples/Linear-Models/plot_lasso_and_elasticnet.html)
->*   [Lasso和Elastic Net](https://scikit-learn.org/stable/auto_examples/Linear-Models/plot_lasso_coordinate_descent_path.html)
+>*   [Lasso和Elastic Net(弹性网络)在稀疏信号上的表现](https://scikit-learn.org/stable/auto_examples/linear_model/plot_lasso_and_elasticnet.html#sphx-glr-auto-examples-linear-model-plot-lasso-and-elasticnet-py)
+>*   [Lasso和Elastic Net](https://scikit-learn.org/stable/auto_examples/linear_model/plot_lasso_coordinate_descent_path.html#sphx-glr-auto-examples-linear-model-plot-lasso-coordinate-descent-path-py)
 
 下面两篇参考解释了scikit-learn坐标下降算法中使用的迭代，以及用于收敛控制的对偶间隙计算的理论基础。