局部加权回归

最新推荐文章于 2024-05-15 10:31:05 发布
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#机器学习 #欠拟合 #过拟合 #局部加权回归

本文介绍了机器学习中局部加权回归的概念，它作为非参数学习方法，通过选取预测样本附近的样本进行拟合，避免欠拟合和过拟合。加权因子使得预测样本越接近训练样本，权重越大。然而，这种方法在大规模数据集上计算量大，学习效率低，并不总能防止欠拟合。

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《Andrew Ng 机器学习笔记》这一系列文章文章是我再观看Andrew Ng的Stanford公开课之后自己整理的一些笔记，除了整理出课件中的主要知识点，另外还有一些自己对课件内容的理解。同时也参考了很多优秀博文，希望大家共同讨论，共同进步。

网易公开课地址：http://open.163.com/special/opencourse/machinelearning.html


写了几篇笔记，发现好像课程题目和课程内容并不是十分拟合，所以，这篇博文开始，就不会再以课程题目为博客标题了，会从课程中的主要内容总结出题目来，以防造成大家的阅读困扰。


本篇博文整理 课程3（欠拟合与拟合的概念）的主要内容：

（1）局部加权回归

（2）对于线性模型的概率解释（下篇博文再做详细分析）

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机器学习-学习笔记3.1-局部加权回归
silence1214的专栏
07-19 2万+
局部加权紧接着上面的线性回归中参数求解来继续讲吧。还是以上面的房屋价格的预测，它的中心思想是在对参数进行求解的过程中，每个样本对当前参数值的影响是有不一样的权重的。比如上节中我们的回归方程为（这个地方用矩阵的方法来表示Ɵ表示参数，i表示第i个样本，h为在Ɵ参数下的预测值）：   我们的目标是让   最小，然后求出来Ɵ，再代入h中就可以得到回归方程了。   但是如果类似以下的样本
局部加权线性回归
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07-29 2653
1.基本概念  欠拟合：由于样本数据过少过着其他因素，拟合模型在数据预报时会造成偏差。如图中的左和中为求出的回归方程，然而在x的取值和真实差别很大，这个情况叫做欠拟合。  过拟合：简单理解就是训练样本的得到的输出和期望输出基本一致，但是测试样本输出和测试样本的期望输出相差却很大 。  一般情况下：  对于特征集过小的情况，称之为欠拟合（underfitting）  对于特征集过大的情况，
详解局部加权回归
但行好事，莫问前程
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在线性回归中，对于给定的训练集，用一个线性表达式来拟合所有数据，当训练集中输入变量和目标变量之间的确存在线性关系时，通常拟合的很好。但是如果没有明显的线性关系的话，可能就拟合不到好的效果了。比如下面坐标表示的情形，用一条直线来拟合图上的点显然不是很合适。 这种情况叫做欠拟合（underfitting）。 通常来说，对待这种情况，特征的选择可能会非常的重要，比如，对于上面的图，如果加特征
局部加权回归（Locally weighted linear regression）
大坡3D软件开发
03-04 7336
通常情况下的线性拟合不能很好地预测所有的值，因为它容易导致欠拟合（under fitting），比如数据集是一个钟形的曲线。而多项式拟合能拟合所有数据，但是在预测新样本的时候又会变得很糟糕，因为它导致数据的过拟合（overfitting），不符合数据真实的模型。 今天来讲一种非参数学习方法，叫做局部加权回归（LWR）。为什么局部加权回归叫做非参数学习方法呢？ 首先参数学习方法是这样一种方法：在训练
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一、简介 1.1 预测问题 1.2 平滑问题 二、算法讲解 2.1 算法思想 2.2 参数讲解 2.3 权值函数 2.4 回归迭代 2.5 间隔回归，中间插值 2.6 其他参数 三、实验效果 3.1 效果 3.2 效率 3.3 效果对比 一、简介 1.1 预测问题 对于预测问题，回归中最简单的线性回归，是以线性的方法拟合出数据的趋势。但是对于有周期性，波动性的...
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06-01
函数 fLOESS 对一维数据执行 LOESS（使用二阶多项式的局部加权非参数回归拟合）平滑，无需 Matlab 曲线拟合工具箱。 这可能被认为是 LOWESS 的一种稍微更好的方法，它使用线性拟合产生局部加权回归。
lowess局部加权回归算法python、R语言实现（包含数据可直接运行）.zip
03-04
内容概要：通过带着读者手写熟悉lowess局部加权回归算法的核心思想、权值函数选择、权值函数编写残差计算与迭代等内容。 适合人群：具备一定编程基础，熟悉R语言以及python的人员 应用场景：Lowess局部加权回归算法...
JLWR:Java 局部加权回归 (JLWR)-开源
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局部加权回归 (LWR) 是标准线性回归技术的一种变体，其中靠近查询点的训练点对拟合回归曲面的影响更大。 给定一组训练点，线性回归测试在整个训练集上最小化平方预测误差的线性模型。 git 上的来源：...
线性回归实验数据.rar_southern12l_加权_回归_局部加权回归_局部加权线性回归
07-15
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局部加权的线性回归，使用matlab编写，有结果图 程序流程为 标准化 样本矩阵与输出向量 计算权重对角矩阵 梯度下降 反标准化 显示
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前面我们介绍了最基础的线性回归算法，也提到了它容易出现欠拟合的现象。那么，本文的局部加权线性回归将解决这个欠拟合问题。我觉得这个思路具有很好的迁移性，咱们一起好好看看。
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起风之后，只剩沙丘
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在上一节中，我们讲到了线性回归的梯度下降和最小二乘的求解方法，但是实际当中，大部分问题并不是线性的，如果用线性方程去拟合这些数据，误差会非常大。       下图中最左边的，是我们用y=Θ0+Θ1x对数据集进行拟合，可以看到数据并没有很好的分布在方程的附近，会产生很大的误差；如果我们添加一个额外是特征x2,并用y=Θ0+Θ1x+Θ2x2进行拟合，可以看到数据被拟合的更好一些；进一步，如果我们添加更
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