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我无法理解实现多岭回归的函数的输出。我正在 Python 中从头开始为该方法的封闭形式执行此操作。这个封闭的表格如下所示：

我有一个训练集X是100 rows x 10 columns和向量y是100x1。

我的尝试如下：

def ridgeRegression(xMatrix, yVector, lambdaRange):
    wList = []

    for i in range(1, lambdaRange+1):
        lambVal = i

        # compute the inner values (X.T X + lambda I)
        xTranspose = np.transpose(x)
        xTx = xTranspose @ x
        lamb_I = lambVal * np.eye(xTx.shape[0])

        # invert inner, e.g. (inner)**(-1)
        inner_matInv = np.linalg.inv(xTx + lamb_I)

        # compute outer (X.T y)
        outer_xTy = np.dot(xTranspose, y)

        # multiply together
        w = inner_matInv …