岭回归损失函数（Ridge Regression Loss）是一种常用的损失函数，其计算公式为：
其中，是模型参数，
是输入特征，
是输出标签，
是正则化参数。
该回归函数又称为L2正则化损失函数。
标准代码如下
def ridge_loss(X, w, y_true, alpha):
loss = np.mean((y_true - X @ w)**2) + alpha * np.sum(w**2)
return loss
岭回归损失函数（Ridge Regression Loss）是一种常用的损失函数，其计算公式为：
其中，是模型参数，
是输入特征，
是输出标签，
是正则化参数。
该回归函数又称为L2正则化损失函数。
def ridge_loss(X, w, y_true, alpha):
loss = np.mean((y_true - X @ w)**2) + alpha * np.sum(w**2)
return loss
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