斯坦福机器学习第二课——局部加权线性回归(Locally weighted linear regression)

上一节内容总结了线性回归方法，并在求θ用到了梯度降低方法。这一节将利用梯度降低方法，讨论局部加权线性回归（Locally weighted linear regression）算法 前提知识补充：函数 非参数算法：虽然样本容量不断扩充，拟合曲线也会改变。spa 参数算法：由常数θ决定，不随样本容量不断扩充而改变。例如线性回归过程。blog 似然函数定义：总的来讲步骤就是令偏差服从高斯分布后，取对数

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