机器学习18-局部加权线性回归

局部加权线性回归 1、回归和特性的关系 回头来看知识点二，左图的拟合效果为underfitting（欠拟合），数据中的明显的结构关系没有被模型所捕获。右图的拟合效果为overfitting（过拟合），这种模型只是用于特定的数据，预测效果不好。中图的效果最好，那如何选择特征，使得模型的效果最好？有些数据集可能涉及到成千上万个特征，如同知识点二，挨个试一试的方式显然是不可能的。 从知识点二可以看出来，

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