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 ...

（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 ...

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 regression（穩健回歸） 語法 b=robustfit(X,y) b=robustfit(X,y,wfun,tune) b=robustfit(X,y,wfun,tune,const ...

算法特征:回歸曲線上的每一點均對應一個獨立的線性方程, 該線性方程由一組經過加權后的殘差決定. 殘差來源於待擬合數據點與擬合超平面在相空間的距離, 權重依賴於待擬合數據點與擬合數據點在參數空間的距離. 算法推導:待擬合方程:\begin{equation}\label{eq_1}h_ ...

算法特征:利用sigmoid函數的概率含義, 借助回歸之手段達到分類之目的. 算法推導:Part Ⅰsigmoid函數之定義:\begin{equation}\label{eq_1}sig(x) = \frac{1}{1 + e^{-x}}\end{equation}相關函數圖像:由此 ...

局部加權回歸(Locally Weighted Regression, LWR) 局部加權回歸使一種非參數方法(Non-parametric)。在每次預測新樣本時會重新訓練臨近的數據得到新參數值。意思是每次預測數據需要依賴訓練訓練集，所以每次估計的參數值是不確定的。 局部加權回歸優點 ...

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 ...