局部加權線性回歸(Locally weighted linear regression)
首先我們來看一個線性回歸的問題，在下面的例子中，我們選取不同維度的特征來對我們的數據進行擬合。 對於上面三個圖像做如下解釋： 選取一個特征，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征，，這時我們可以看出情況就好 ...
原文：Locally weighted linear regression(局部加權線性回歸)
整理自AndrewNG的課件，轉載請注明。整理者：華科小濤 http: www.cnblogs.com hust ghtao 前面幾篇博客主要介紹了線性回歸的學習算法，那么它有什么不足的地方么 怎么改進呢 這就是本篇的主題。 為了引出問題，先看一個關於線性的例子，選取不同的特征會得到不同結果。考慮給定一組數據，我們要進行線性回歸，得到和之間的關系。提出了三種不同的特征的選擇方式，結果如下： 左圖 ...
2014-03-08 15:29 4 9555 推薦指數：
相關推薦
局部加權回歸、欠擬合、過擬合（Locally Weighted Linear Regression、Underfitting、Overfitting）
轉載請注明出自BYRans博客：http://www.cnblogs.com/BYRans/ 本文主要講解局部加權(線性)回歸。在講解局部加權線性回歸之前，先講解兩個概念：欠擬合、過擬合，由此引出局部加權線性回歸算法。 欠擬合、過擬合 如下圖中三個擬合模型 ...
Robust Locally Weighted Regression 魯棒局部加權回歸 -R實現
魯棒局部加權回歸 【轉載時請注明來源】：http://www.cnblogs.com/runner-ljt/ Ljt 作為一個初學者，水平有限，歡迎交流指正。 算法參考文獻： （1） Robust Locally Weighted Regression ...
線性回歸 Linear Regression
成本函數（cost function）也叫損失函數（loss function），用來定義模型與觀測值的誤差。模型預測的價格與訓練集數據的差異稱為殘差（residuals）或訓練誤差（test e ...
線性回歸 Linear Regression
一、主要思想 在 L2-norm 的誤差意義下尋找對所有觀測目標值 Y 擬合得最好的函數 f(X) = WTX 。 其中 yi 是 scalar，xi 和 W 都是 P 維向量（比實際的 xi 多 ...
線性回歸（Linear Regression）
1. 前言 線性回歸形式簡單、易於建模，但卻蘊涵着機器學習中一些重要的基本思想。許多功能更為強大的非線性模型(nonlinear model)可在線性模型的基礎上通過引入層級結構或高維映射而得。此外，由於線性回歸的解\(\theta\)直觀表達了各屬性在預測中的重要性，因此線性回歸有很好的可解釋 ...
局部加權線性回歸
線性回歸的一個問題可能是有可能出現欠擬合（如下圖所示樣本），因為它求的是具有最小均方誤差的無偏估計。如果模型欠擬合將不能取得最好的預測效果。所以有些方法允許在估計中引入一些偏差，從而降低預測的均方誤差。其中的一個方法是局部加權線性回歸。在該算法中，我們給待預測點附近的每一個點賦予一定的權重，在這 ...
局部加權線性回歸
目錄： 1、簡述 2、數學表達 3、總結 1、簡述 線性回歸是一種 parametric learning algorithm，而局部加權線性回歸是一種 non-parametric learning algorithm。Parametric learning ...