以下是一个简单的 MATLAB 代码示例，用于实现岭回归（Ridge Regression）：
matlab
生成训练数据和目标值 
X = rand(100, 10); 100个样本，每个样本有10个特征 
y = sum(X, 2) + randn(100, 1); 目标值，假设与特征的线性组合有关 
 
添加 L2 正则化项 
lambda = 0.1; 正则化参数  线性代数 正则化
X = [X; ones(size(X, 1), 1)]; 添加偏置项 
 
计算岭回归系数 
theta = (X' * X + lambda * eye(size(X, 2))) \ (X' * y); 
 
预测新数据点的标签 
X_new = rand(10, 10); 一个新数据点，有10个特征 
X_new = [X_new; ones(size(X_new, 1), 1)]; 添加偏置项 
y_new = X_new * theta;
在这个示例中，我们首先生成了训练数据和目标值。然后，我们添加了 L2 正则化项，以便在拟合数据的同时避免过拟合。接下来，我们使用 MATLAB 的线性代数操作计算岭回归系数。最后，我们使用这些系数预测新数据点的标签。

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