局部加权线性回归(Locally weighted linear regression)
首先我们来看一个线性回归的问题，在下面的例子中，我们选取不同维度的特征来对我们的数据进行拟合。 对于上面三个图像做如下解释： 选取一个特征，来拟合数据，可以看出来拟合情况并不是很好，有些数据误差还是比较大 针对第一个，我们增加了额外的特征，，这时我们可以看出情况就好 ...
原文：局部加权回归、欠拟合、过拟合（Locally Weighted Linear Regression、Underfitting、Overfitting）
转载请注明出自BYRans博客：http: www.cnblogs.com BYRans 本文主要讲解局部加权 线性 回归。在讲解局部加权线性回归之前，先讲解两个概念：欠拟合 过拟合，由此引出局部加权线性回归算法。 欠拟合 过拟合 如下图中三个拟合模型。第一个是一个线性模型，对训练数据拟合不够好，损失函数取值较大。如图中第二个模型，如果我们在线性模型上加一个新特征项，拟合结果就会好一些。图中第三个 ...
2015-08-05 18:20 0 2411 推荐指数：
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