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求助：由低维线性回归最小化证明高维线性回归最小化
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在某种限制条件下，得到f ，例如f=argmin|Y-Hy*f|^2+r*|f|^2 ，使得|Y-Hy*f|2 达到最小。 我想证明得到的 f 也能够使得|X-Hx*f|2 达到最小或近似最小。 已知条件： 1、 Y=W*X， Hy=W*Hx 2、 Hx为NxL的矩阵（由L个Nx1维向量组成），W为MxN的高斯型随机矩阵，秩为M，M>>N，且W*Wt=I（t为转置） PS：在不存在W算子的条件下，以上问题仅仅涉及到由低维向高维（M<  由低维线性回归最小化证明高维线性回归最小化 |
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