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

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 id: MATH-REG-RID-001
-category: "[[10_Wiki/💡 Topics/AI]]"
+category: "10_Wiki/💡 Topics/AI"
 confidence_score: 1.0
 tags: [math, statistics, machine-learning, regression, l2-regularization, ridge-regression, overfitting]
 last_reinforced: 2026-04-26
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-# [[Ridge Regression (릿지 회귀)]]
+# Ridge Regression (릿지 회귀)
 
 ## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
 > "데이터의 노이즈에 과민반응하지 않도록 가중치의 제곱합(L2)을 제한하여, 부드럽고 강건한 예측의 곡선을 설계하라" — 선형 회귀의 손실 함수에 가중치의 제곱에 비례하는 페널티 항을 추가하여 모델의 복잡도를 제어하고 과적합을 방지하는 규제 기법.
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 ## 🔗 지식 연결 (Graph)
 - [[Regression-Analysis-Foundations]], [[Regularization-Strategies]], [[Overfitting-and-Underfitting]], [[Loss-Functions-Foundations]]
-- **Raw Source:** [[10_Wiki/Topics/AI/Ridge-Regression.md]]
+- **Raw Source:** 10_Wiki/Topics/AI/Ridge-Regression.md