Locally weighted linear regression局部加權線性迴歸
假設我們要學習的問題比較複雜，事先無法預測它的輸入輸出之間的函數關係，或者函數圖形複雜，如下圖： 如圖1，若用直線擬合則與樣本點差繆較大，稱之爲欠擬合，我們可以增加多項式函數的次數，此時可得到曲線，甚至可以使所有樣本點都在曲線上如圖3，但是這樣會由更嚴重的問題，因爲樣本數量有限，所有可能帶來很大偏差，這叫過擬合。 解決問題的方法之一就是適當對前面講的線性迴歸進行調整，我們知道，任意光滑的曲線，在某
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