我正在阅读le Cessie和van Houwelingen撰写的文章“物流回归中的岭估计”，Weka关于逻辑回归函数的文献中引用了该文章。我不得不说，我的数学在这方面很不稳定（已经有一段时间了）。特别是，我试图找出脊参数如何工作的逻辑，以及它的主要目的是什么。
作者说，脊估计器可以改进参数估计并减少未来预测中的误差（这是抽象的）。我不完全确定什么是“病态问题”，但据我所知，岭估计器是一种针对此类问题的正规化方法。
Weka Logistic回归中不同的岭参数值如何改变逻辑回归的性能？ 岭参数是否涉及计算有利于最小残差的Tikhonov矩阵？
如果我将太多问题合并到一个帖子中，我很抱歉。我想我明白了ridge参数的意图，但不是 它是怎么做的。