193
правки
Изменения
→Регуляризация в линейной регрессии
Приравняв нулю производную $Q(\beta)$ по параметру $\beta$, получаем:
:$\beta^* = (F^TF)^{-1}F^Ty$
В итоге, использовав [[Сингулярное разложение | сингулярное разложение]] для представления $F $ и проведя МНК-аппроксимизацию целевого вектора $y$, имеем выражение для нормы вектора \beta:
:$\|\beta^*\|^2 = \sum_{j=1}^n \frac{1}{\lambda_{j}}(v_{j}^Ty)^2$
