# 機器學習筆記2——參數學習、非參數學習、局部加權線性迴歸、線性迴歸的機率解釋、logistics迴歸

參數學習：有固定數目的參數，模型學習以後會有一個永久的參數，這個參數在後面的預測中能夠直接使用，不須要再須要數據web 非參數學習：參數數目會隨着訓練數據規模線性增加。算法 局部加權線性迴歸，使用局部的數據進行迴歸svg 假設要在第i個樣本附近迴歸， x(i) 函數 找到θ，使得 12∑mi=1w(i)(y(i)−θTx(i))2 其中 w(i)=e−(x(i)−x)22 這意味着，當x接近於 x

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