sklearn文档 — 1.3. 核岭回归

核岭回归（KRR） [M2012]是使用了核技巧与 岭回归（使用L2范数正则化的线性最小二乘法）结合而成。也因此它是学习由相应的核和数据的空间中的线性函数。对于非线性核，这对应原始空间中的非线性函数。 KernelRidge 模型被证明为是支持向量回归（SVR）的。然而，可以使用不同的损失函数：KRR使用平方误差损失而支持向量回归使用 ε不敏感损失 ，并且他们都结合了L2正规化。相比于 SVR，其

>>阅读原文<<