局部加權線性迴歸(Locally weighted linear regression)
首先我們來看一個線性迴歸的問題，在下面的例子中，我們選取不同維度的特徵來對我們的數據進行擬合。 對於上面三個圖像做如下解釋： 選取一個特徵，來擬合數據，可以看出來擬合情況並不是很好，有些數據誤差還是比較大 針對第一個，我們增加了額外的特徵，，這時我們可以看出情況就好了很多。 這個時候可能有疑問，是不是特徵選取的越多越好，維度越高越好呢？所以針對這個疑問，如最右邊圖，我們用5揭多項式使得數據點都
相關文章
- 1. 局部加權迴歸（Locally weighted linear regression）
- 2. Locally weighted linear regression局部加權線性迴歸
- 3. 機器學習（六）——局部加權線性迴歸（Locally weighted linear regression）
- 4. 斯坦福機器學習第二課——局部加權線性迴歸(Locally weighted linear regression)
- 5. 線性迴歸——局部加權迴歸
- 6. 局部加權線性迴歸
- 7. Linear Regression線性迴歸
- 8. [NN]線性迴歸 Linear Regression
- 9. 線性迴歸（Linear Regression）
- 10. Linear Regression （線性迴歸）
- 更多相關文章...
- • SVG 漸變 - 線性 - SVG 教程
- • ionic 頭部與底部 - ionic 教程
- • 使用阿里雲OSS+CDN部署前端頁面與加速靜態資源
- • 算法總結-回溯法
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。
最新文章
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. 局部加權迴歸（Locally weighted linear regression）
- 2. Locally weighted linear regression局部加權線性迴歸
- 3. 機器學習（六）——局部加權線性迴歸（Locally weighted linear regression）
- 4. 斯坦福機器學習第二課——局部加權線性迴歸(Locally weighted linear regression)
- 5. 線性迴歸——局部加權迴歸
- 6. 局部加權線性迴歸
- 7. Linear Regression線性迴歸
- 8. [NN]線性迴歸 Linear Regression
- 9. 線性迴歸（Linear Regression）
- 10. Linear Regression （線性迴歸）