def your_loss(W):
    return np.mean((np.dot(X, W) - y) ** 2) + alpha * np.sum(np.abs(W - W0))
g = grad(your_loss)
W = np.random.normal(size=(X.shape[1], 1))
for i in range(100):
    W = W - lr * g(W)
Передача знаний в регуляризованной линейной регрессии