局部加權迴歸Loess對比MFCC三角濾波(吳恩達機器學習中說，Loess算法用到了aircraft的自動駕駛中)

局部加權迴歸（Loess）： Loess的目標是最小化， 其中 的作用是使預測點的臨近點在最小化目標函數中貢獻大： Loess更加註重臨近點的精確擬合。 這個算法中最神奇的就是這個w，局部相關性w很像高斯模板中心到邊緣（3*sigma+1）/2的局部相關性，也就相關性關注（起作用），其他不關注（不起作用）；從這一點出發，我們可以看到MFcc三角濾波中，每一個三角形濾波器都有這種局部相關性，只不過M

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