核嶺迴歸(Kernel Ridge Regression)以及sklearn中sklearn.kernel_ridge.KernelRidge用法

本文核嶺迴歸原理部分參考《數據挖掘——使用機器學習工具與技術》（原書第四版）一書7.2.4節。 核嶺迴歸(Kernel Ridge Regression) 線性迴歸 對於普通的線性迴歸，我們在訓練的時候是最小化平方誤差損失函數： ∑ i = 1 n ( y i − W x i ⃗ ) 2 \sum_{i=1}^n (y_i-W\vec {x_i})^2 i=1∑n​(yi​−Wxi​ ​)2 其中

>>阅读原文<<