局部加权回归（Locally weighted linear regression）

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 今天来说一种非参数学习方法，叫作局部加权回归（LWR）。为何局部加权回归叫作非参数学习方法呢？ 首 先参数学习方法是这

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