Kernel ridge regression (KRR) （内核岭回归）[M2012]_ 由使用内核方法的 :ref:`ridge_regression`（岭回归）（使用 l2 正则化的最小二乘法）所组成。因此，它所学习到的在空间中不同的线性函数是由不同的内核和数据所导致的。对于非线性的内核，它与原始空间中的非线性函数相对应。

下图比较了人造数据集上的 KernelRidge 和 SVR 的区别，它由一个正弦目标函数和每五个数据点产生一个强噪声组成。图中分别绘制了由 KernelRidge 和 SVR 学习到的回归曲线。两者都使用网格搜索优化了 RBF 内核的 complexity/regularization （复杂性/正则化）和 bandwidth （带宽）。它们的 learned functions （学习函数）非常相似;但是，拟合 KernelRidge 大约比拟合 SVR 快七倍（都使用 grid-search ( 网格搜索 ) ）。然而，由于 SVR 只学习了一个稀疏模型，所以 SVR 预测 10 万个目标值比使用 KernelRidge 快三倍以上。SVR 只使用了百分之三十的数据点做为支撑向量。

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