KCF目标跟踪算法学习

1. 脊回归（英文名：Ridge Regression） 从数学角度来讲，脊回归实质上是一种改良的最小二乘估计法，通过放弃最小二乘法的无偏性，以损失部分信息、降低精度为代价获得回归系数更为符合实际、更可靠的回归方法，对病态数据的拟合要强于最小二乘法。 从机器学习的角度来讲，脊回归可以防止过拟合，提升模型的泛化能力（不仅训练误差小，测试误差也小。）。参考链接：点击打开链接 设训练样本集为（xi,yi

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