本文研究了核脊回归的泛化误差及优化方法，提出了Smoothness Adaptive Transfer Learning (SATL)算法，以解决现有算法适应性不足的问题。通过分析低秩逼近与正则化参数的关系，证明了核岭回归在特定条件下的最优性，并探讨了超参数选择对模型性能的影响。