sklearn文檔 — 1.3. 核嶺迴歸

核嶺迴歸（KRR） [M2012]是使用了核技巧與 嶺迴歸（使用L2範數正則化的線性最小二乘法）結合而成。也因此它是學習由相應的核和數據的空間中的線性函數。對於非線性核，這對應原始空間中的非線性函數。 KernelRidge 模型被證明爲是支持向量迴歸（SVR）的。然而，可以使用不同的損失函數：KRR使用平方誤差損失而支持向量迴歸使用 ε不敏感損失 ，並且他們都結合了L2正規化。相比於 SVR，其

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