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Locally weighted linear regression局部加權線性迴歸
時間 2020-12-20
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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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