krr是什么意思

KRR是"Kernel Ridge Regression"的缩写，一种结合了核方法与岭回归的监督学习技术。这种方法通过核函数将原始数据映射到高维特征空间，解决非线性问题。实际应用中，KRR在手写数字识别、图像处理和生物信息学领域表现突出。算法优势在于处理小样本数据集时效果稳定，计算效率高于支持向量机。参数选择直接影响模型性能，常用的核函数包括多项式核、高斯径向基核和sigmoid核。

KRR在工程领域有着广泛应用，特别是在信号处理和控制系统设计中。工程师使用KRR进行系统建模和预测，能精确捕捉复杂系统的非线性动态特性。实际案例显示，KRR在电力负荷预测、机械故障诊断和金融时间序列分析中误差率低于传统方法。算法实现时，正则化参数λ的设定至关重要，一般通过交叉验证确定最优值。与深度学习模型相比，KRR训练速度快，模型解释性强，适合资源受限环境下的应用。