人工智能算法学习笔记（六）——岭回归、LASSO回归

通过前面的学习，我们知道了线性回归模型的回归系数表达式是： β = ( X T X ) − 1 X T y \beta =\left ( X^TX \right )^{-1}X^Ty β=(XTX)−1XTy 现在的问题是，能保证回归系数一定有解吗？答案是不一定，这是有条件的，从该式可以看出来，必须确保矩阵 X T X X^TX XTX是满秩的，即 X T X X^TX XTX可逆。但在实际的数据

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