岭回归

torchhd.ridge_regression(samples: Tensor, labels: Tensor, alpha: float | None = 1)

使用岭回归计算权重（读出矩阵）。

在随机神经网络中形成分类器是一种常见的方法，参见，例如，Randomness in Neural Networks: An Overview。

Parameters:

• 样本 (张量) – 特征向量。

• labels (Tensor) – 目标向量，通常是分类问题中的独热向量。

• alpha (float, optional) – 样本方差的标量。默认值为1。

Shapes:

• 样本：\((n, d)\)

• 标签：\((n, c)\)

• 输出: \((c, d)\)