機器學習實戰 --- 局部加權線性迴歸 工做原理
讀入數據，將數據特徵X 、特徵標籤y存儲在矩陣X，y中數據 利用高斯核構建一個權重矩陣W，對預測點附近的點施加權重標籤 驗證X^TWX矩陣是否可逆 使用最小二乘法求的迴歸係數 迴歸係數w的最佳估計
相關文章
- 1. 機器學習實戰線性迴歸局部加權線性迴歸筆記
- 2. 機器學習實戰--局部加權線性迴歸（LWR）
- 3. 機器學習（迴歸五）——線性迴歸-局部加權線性迴歸
- 4. 線性模型-局部加權線性迴歸 機器學習實戰
- 5. 機器學習-局部加權迴歸
- 6. 線性迴歸——局部加權迴歸
- 7. 機器學習18-局部加權線性迴歸
- 8. 【機器學習】局部加權線性迴歸
- 9. python實戰之線性迴歸、局部加權迴歸
- 10. 機器學習python局部加權線性迴歸
- 更多相關文章...
- • MyBatis的工作原理 - MyBatis教程
- • 我們已經學習了 SQL，下一步學習什麼呢？ - SQL 教程
- • Java Agent入門實戰（三）-JVM Attach原理與使用
- • 適用於PHP初學者的學習線路和建議
相關標籤/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
