# 机器学习笔记2——参数学习、非参数学习、局部加权线性回归、线性回归的几率解释、logistics回归

参数学习：有固定数目的参数，模型学习以后会有一个永久的参数，这个参数在后面的预测中能够直接使用，不须要再须要数据web 非参数学习：参数数目会随着训练数据规模线性增加。算法 局部加权线性回归，使用局部的数据进行回归svg 假设要在第i个样本附近回归， x(i) 函数 找到θ，使得 12∑mi=1w(i)(y(i)−θTx(i))2 其中 w(i)=e−(x(i)−x)22 这意味着，当x接近于 x

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