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：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。第一個是一個線性模型，對訓練數據擬合不夠好，損失函數取值較大。如圖中第二個模型，如果我們在線性模型上加一個新特征項，擬合結果就會好一些。圖中第三個 ...
2015-08-05 18:20 0 2411 推薦指數：
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