岭回归最小化损失函数公式

岭回归是一种用于线性回归的正则化方法，它通过添加一个正则化项来最小化损失函数。岭回归的损失函数公式如下：


其中，J(θ)是损失函数，m是样本数量，yi是第i个样本的实际值，xi是第i个样本的特征向量，θ是模型的参数向量，n是特征数量，λ是正则化参数。

岭回归的目标是找到使损失函数最小化的参数θ。通过添加正则化项，岭回归可以减小模型的复杂度，防止过拟合。正则化参数λ控制了正则化项的权重，较大的λ会使模型更加趋向于简单的解。

岭回归可以使用梯度下降等优化算法来最小化损失函数，寻找最优的参数θ。