python编程实现岭回归损失函数

岭回归是一种常用的线性回归正则化方法，它在损失函数中加入了正则化项，以防止过拟合。岭回归的损失函数可以表示为：

$$
L(\theta) = \lVert X\theta - y \rVert^2 + \alpha \lVert \theta \rVert^2
$$

其中，$X$ 是输入数据矩阵，$\theta$ 是待求解的参数向量，$y$ 是真实标签向量，$\alpha$ 是正则化系数。

下面是 Python 代码实现岭回归损失函数：

import numpy as np

def ridge_loss(X, y, theta, alpha):
    # 计算残差平方和
    rss = np.sum((np.dot(X, theta) - y) ** 2)
    # 计算正则化项
    regularizer = alpha * np.sum(theta ** 2)
    # 计算总损失
    loss = rss + regularizer
    return loss

其中，`X` 是输入数据矩阵，`y` 是真实标签向量，`theta` 是待求解的参数向量，`alpha` 是正则化系数。函数返回的是总损失。