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给定相同Ab和 L2 正则化参数beta = 0,为什么要ridge给出\两个不同的解决方案?

b = [ 0
    -2
    -3
    -3
    -3
    -3
    -3
    -3
    -3
    -3
    -3
    -3
    -3 ];

A = [
1   0   0   0
0.750000000000000   0.250000000000000   0   0
0.500000000000000   0.500000000000000   0   0
0.250000000000000   0.750000000000000   0   0
0   1   0   0
0   0.750000000000000   0.250000000000000   0
0   0.500000000000000   0.500000000000000   0
0   0.250000000000000   0.750000000000000   0
0   0   1   0
0   0   0.750000000000000   0.250000000000000
0   0   0.500000000000000   0.500000000000000
0   0   0.250000000000000   0.750000000000000
0   0   0   1
];

>> ridge(b, A, 0,0)
ans = 
    0.6942
   -0.1856
         0
   -0.0468

>> A \ b
ans = 
   -0.8604
   -3.4188
   -2.8970
   -3.0343
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1 回答 1

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这是因为,正如您在文档中看到的那样,ridge它使用的算法与mldivide: 因为“经典”伪逆((A' * A)^-1 * A )可能对(A' * A)的小错误敏感^-1接近奇异值,公式修改为(A' * A - kI)^-1 * A,减少问题的条件反射。

于 2012-01-13T21:23:56.627 回答