机器学习实战--局部加权线性回归（LWR）

一 概述 一般状况下的线性拟合不能很好地预测全部的值，由于它容易致使欠拟合（under fitting），好比数据集是 一个钟形的曲线。而多项式拟合能拟合全部数据，可是在预测新样本的时候又会变得很糟糕，由于它致使数据的 过拟合（overfitting），不符合数据真实的模型。python 局部加权回归（LWR）是非参数学习方法。 首先参数学习方法是这样一种方法：在训练完成全部数据后获得一系列训练参

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