前言 回顧一下 回歸（一）中的 標准線性回歸： step1： 對於訓練集，求系數w，使得 最小 step2： 對於新輸入x，其預測輸出為w*x 從中我們知道，標准線性回歸可能表達能力比較差，出現如圖所示的欠擬合的情況（underfitting ...

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 ...

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 ...

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_ ...

線性回歸 算法優缺點： 優點：結果易於理解，計算不復雜 缺點：對非線性數據擬合不好 適用數據類型：數值型和標稱型 算法思想： 這里是采用了最小二乘法計算（證明比較冗長略去）。這種方式的優點是計算簡單，但是要求 ...

機器學習-線性回歸 本文代碼均來自於《機器學習實戰》 分類算法先說到這里，接下來說一個回歸算法 線性回歸 線性回歸比較簡單，就不怎么說了，要是模型記不得了就百度一下吧，這里列一下公式就直接上代碼了 線性回歸的一個問題就是可能會出現欠擬合現象，因為它求的是具有最小均方誤差 ...

通常我們使用的最小二乘都需要預先設定一個模型，然后通過最小二乘方法解出模型的系數。 而大多數情況是我們是不知道這個模型的，比如這篇博客中z=ax^2+by^2+cxy+dx+ey+f 這樣的模型。 局部加權線性最小二乘就不需要我們預先知道待求解的模型，因為該方法是基於多個線性函數的疊加，最終 ...

在上一節中主要介紹了監督學習中的線性回歸（模型）、最小二乘法（策略）、梯度下降法（算法）及線性最小二乘法的標准方程（閉式解）。 這節主要介紹兩個回歸：局部加權回歸與邏輯回歸，其中穿插一些小的知識點：欠擬合與過擬合、感知機、牛頓方法等。大綱如圖： 一、幾個概念 ...