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【機器學習】局部加權線性迴歸
時間 2020-08-08
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1、問題引入 咱們現實生活中的不少數據不必定都能用線性模型描述。依然是房價問題,很明顯直線非但不能很好的擬合全部數據點,並且偏差很是大,可是一條相似二次函數的曲線卻能擬合地很好。爲了解決非線性模型創建線性模型的問題,咱們預測一個點的值時,選擇與這個點相近的點而不是全部的點作線性迴歸。基於這個思想,便產生了局部加權線性迴歸算法。在這個算法中,其餘離一個點越近,權重越大,對迴歸係數的貢獻就越多。pyt
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