feat: Wiki 지식 자산 업데이트 - UX Scenarios, Frontend, Game Design, Topics 추가 [2026-05-08]

10_Wiki/Topics/Computer_Science_and_Theory/Ridge-Regression.md

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+title: Ridge Regression
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+inferred_by: Claude Opus 4.7 (auto-normalize 2026-05-08)
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 # Ridge Regression (릿지 회귀)
@@ -19,10 +28,36 @@ last_reinforced: 2026-04-26
     - **Bias-Variance Tradeoff:** 편향(Bias)은 약간 증가시키되 분산(Variance)을 대폭 낮추어 전체 오차 최소화.
 - **의의:** 다중공선성(Multicollinearity) 문제가 있는 데이터셋에서 선형 회귀보다 훨씬 안정적인 성능을 보이며, 거의 모든 머신러닝 모델의 기본 규제 장치로 활용됨.
 
-## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & RL Update)
+## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & Updates)
 - **과거 데이터와의 충돌:** 변수를 완전히 제거하여 모델을 단순화하려는 Lasso(L1)와 달리, 데이터의 모든 정보를 조금씩이라도 유지하려는 특성이 있어 변수 간 상관관계가 높은 실전 데이터에서 종종 더 우수한 성능을 나타냄.
 - **정책 변화:** Antigravity 프로젝트는 에이전트의 성능 예측 모델 구축 시, 소수의 성능 지표에만 치우치지 않는 균형 잡힌 판단을 위해 릿지 회귀 기반의 규제 로직을 적용함.
 
 ## 🔗 지식 연결 (Graph)
 - Regression-Analysis-Foundations, [[Regularization-Strategies|Regularization-Strategies]], [[Overfitting-and-Underfitting|Overfitting-and-Underfitting]], [[Loss-Functions-Foundations|Loss-Functions-Foundations]]
 - **Raw Source:** 10_Wiki/Topics/AI/Ridge-Regression.md
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+## 🤖 LLM 활용 힌트 (How to Use This Knowledge)
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+**언제 이 지식을 쓰는가:**
+- *(TODO)*
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+**언제 쓰면 안 되는가:**
+- *(TODO)*
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+## 🧪 검증 상태 (Validation)
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+- **정보 상태:** needs_review
+- **출처 신뢰도:** A
+- **검토 이유:** *(P-Reinforce Phase 1 자동 정규화. 본문 검증 필요.)*
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+## 🧬 중복 검사 (Duplicate Check)
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+- **기존 유사 문서:** *(TODO: 인덱서 클러스터 리포트 참조)*
+- **처리 방식:** UPDATE (자동 정규화)
+- **처리 이유:** Phase 1 정규화 — 옛 템플릿/누락 필드 보강.
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+## 🕓 변경 이력 (Changelog)
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+| 날짜 | 변경 내용 | 처리 방식 | 신뢰도 |
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+| 2026-05-08 | P-Reinforce Phase 1 정규화 (frontmatter + 헤더 표준화) | UPDATE | A |