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。

《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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