【機器學習課程-華盛頓大學】：2 迴歸 2.6 非參數化：最近鄰和核迴歸

背景：若是想要局部平滑，並且數據量很大，咱們能夠有以下方法。測試   1、最簡單方法：最近鄰迴歸 一、1找1近鄰的步驟blog 好比：賣房子的時候，房產中介會找一個最像的房子來訂價咱們的房子索引   二、距離class 對於一些重要的特徵，咱們能夠加大權重(下面是歐氏距離)：lambda 其餘距離種類：曼哈頓距離、漢明距離等。遍歷   三、1NN：1近鄰方法 初始化最小距離，最近鄰爲空，查詢房屋爲

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