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때 "단위 분산"능형 회귀 추정기의 한계
에 단위 제곱합 (즉, 단위 분산) 이 있어야한다는 추가 제약 조건으로 능선 회귀를 고려하십시오 . 필요한 경우 에는 단위 제곱의 합도 있다고 가정 할 수 있습니다. y를y^y^\hat{\mathbf y}yy\mathbf y β^∗λ=argmin{∥y−Xβ∥2+λ∥β∥2}s.t.∥Xβ∥2=1.β^λ∗=argmin{‖y−Xβ‖2+λ‖β‖2}s.t.‖Xβ‖2=1.\hat{\boldsymbol\beta}_\lambda^* = \arg\min\Big\{\|\mathbf y - \mathbf X \boldsymbol \beta\|^2+\lambda\|\boldsymbol\beta\|^2\Big\} \:\:\text{s.t.}\:\: \|\mathbf X \boldsymbol\beta\|^2=1. \ lambda \ to \ infty 일 때 …