機器學習之支持向量機迴歸（機器學習技法）
核函數山脊迴歸 Represent Theorem算法 表達理論就是指若是一個模型是帶有L2正則化的線性模型，那麼它在最佳化的時候的權重參數值W*將可以用Z空間的資料的線性組合來表示。它的推論就是L2的正則化線性模型可以核函數化以下圖所示：函數 如今咱們的目標就是用核函數的方式去解決迴歸問題，並且但願像解決普通線性迴歸問題同樣獲得一個一步登天的解。工具 核函數山脊迴歸問題.net 山脊迴歸問題是一
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