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所求参数是alpha的函数，比如记为f(alpha), f(alpha)随alpha的改变的轨迹就是岭迹。
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实际计算中可选非常多的alpha值，做出一个岭迹图，看看这个图在取哪个值的时候变稳定了，
那就确定alpha值了，从而确定参数。
Ridge(alpha=1.0， fit_intercept=False)
model.fit(x,y)
这样就等于你算的，因为你numpy是用增广矩阵算的，所以应该将set fit_intercept=False
model.coef_
array([[ 1.06059732, 0.48614918, 0.44596739]])
基本形式
线性模型(linear model)就是试图通过属性的线性组合来进行预测的函数，基本形式如下：
f(x)=wTx+b
许多非线性模型可在线性模型的基础上通过引入层结构或者高维映射（比如核方法）来解决。线性模型有很好的解释性。
线性回归
线性回归要求均方误差最小:
(w∗,b∗)=argmin∑i=1m(f(xi)−yi)2
均方误差有很好的几何意义，它对应了常用的欧式距离(Euclidean distance)。基于均方误差最小化来进行模型求解称为最小二乘法(least square method)，线性回归中，最小二乘发就是试图找到一条直线，使得所有样本到直线的欧式距离之和最小。
我们把上式写成矩阵的形式：
w∗=argmin(y−Xw)T(y−Xw)
这里我们把b融合到w中，X中最后再加一列1。为了求最小值，我们对w求导并令其为0：
2XT(Xw−y)=0
当XTX为满秩矩阵(full-rank matrix)时是可逆的。此时：
w=(XTX)−1XTy
令xi=(xi,1)，可以得到线性回归模型：
f(xi)=xTi(XTX)−1XTy
线性回归：
设x,y分别为一组数据，代码如下
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
ro=np.polyfit(x,y,deg=1) #deg为拟合的多项式的次数（线性回归就选1）
ry=np.polyval(ro,x) #忘记x和ro哪个在前哪个在后了。。。
print ro #输出的第一个数是斜率k，第二个数是纵截距b
plt.scatter(x,y)
plt.plot(x,ry)
这是一段用 Python 来实现 SVM 多元回归预测的代码示例：
# 导入相关库
from sklearn import datasets
from sklearn.svm import SVR
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_squared_error
# 加载数据集
X, y = datasets.load_boston(return_X_y=True)
# 将数据集拆分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)
# 创建SVM多元回归模型
reg = SVR(C=1.0, epsilon=0.2)
# 训练模型
reg.fit(X_train, y_train)
# 预测结果
y_pred = reg.predict(X_test)
# 计算均方误差
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print("Mean Squared Error:", mse)
在这段代码中，首先导入了相关的库，包括 SVR 函数、train_test_split 函数和 mean_squared_error 函数。然后，使用 load_boston 函数加载数据集，并将数据集分为训练集和测试集。接着，使用 SVR 函数创建了一个 SVM 多元回归模型，并使用 fit 函数对模型进行训练。最后，使用 predict 函数进行预测，并使用 mean_squared_error 函数计算均方误差。
需要注意的是，这仅仅是一个示例代码，在实际应用中，可能需要根据项目的需求进行更改，例如使用不同的超参数