機器學習實戰--局部加權線性迴歸（LWR）

一 概述 一般狀況下的線性擬合不能很好地預測全部的值，由於它容易致使欠擬合（under fitting），好比數據集是 一個鐘形的曲線。而多項式擬合能擬合全部數據，可是在預測新樣本的時候又會變得很糟糕，由於它致使數據的 過擬合（overfitting），不符合數據真實的模型。python 局部加權迴歸（LWR）是非參數學習方法。 首先參數學習方法是這樣一種方法：在訓練完成全部數據後獲得一系列訓練參

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