本文介绍了局部加权学习算法，这是一种非参数学习方法，重点关注与待预测样本相近的样本。提供了Python代码示例，展示如何计算权重矩阵、回归系数并进行预测，适合根据需求进行扩展和调整。
局部加权学习算法的Python实现
局部加权学习算法（Local Weighted Learning）是一种非参数学习算法，它通过给予不同样本实例不同的权重来进行预测。在该算法中，离待预测样本实例较近的样本实例具有更高的权重，而离待预测样本实例较远的样本实例则具有较低的权重。这种权重的分配方式使得算法能够更加关注那些与待预测样本实例相似的样本实例。
下面是使用Python实现局部加权学习算法的示例代码：
import numpy as np
def local_weighted_learning(training_data, test_instance, k, tau):
m, n 
订阅专栏 解锁全文
扫一扫
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
