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斯坦福機器學習第二課——局部加權線性迴歸(Locally weighted linear regression)
時間 2020-01-30
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線性
迴歸
locally
weighted
linear
regression
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上一節內容總結了線性迴歸方法,並在求θ用到了梯度降低方法。這一節將利用梯度降低方法,討論局部加權線性迴歸(Locally weighted linear regression)算法 前提知識補充:函數 非參數算法:雖然樣本容量不斷擴充,擬合曲線也會改變。spa 參數算法:由常數θ決定,不隨樣本容量不斷擴充而改變。例如線性迴歸過程。blog 似然函數定義:總的來講步驟就是令偏差服從高斯分佈後,取對數
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