正则化参数

Question

有人曾尝试过Tikhonov正则化吗？我使用了scipy，https://scicomp.stackexchange.com/questions/10671/tikhonov-regularization-in-the-non-negative-least-square-nnls-pythonscipy帮助解决了我的问题。

from scipy.optimize import nnls 

lmbda = 0.2
A2 = np.concatenate((A, lmbda * C),axis=0)
g2 = np.concatenate((g,np.zeros(len(Files))))
f_nnls, rnorm = nnls(A2,g2)

p是具有理论定义值的矩阵，C是稳定不适问题的矩阵，g是具有实验数据的向量。 在这种情况下，lmbda是正则化参数。我尝试了一个对我有用的方法，但是存在一个最佳值。

本文关于L曲线准则 https://www.researchgate.net/profile/Athanasios_Baltopoulos/post/What_is_a_Tikhonovregularizationand_the_L-curve/attachment/59d6201ec49f478072e97edc/AS%3A271754994356228%401441802847972/download/Hansen-Lcurve.pdf（第5章）应该完成这项工作，但我不知道如何执行和实现此操作^^

我真的很困，不知道该怎么做。 请注意，我不希望您完成所有工作，我需要创意，也许有人可以提供帮助。