机器学习python局部加权线性回归

局部加权线性回归能够解决欠拟合问题，给待测点附近的每一个点赋予必定的权重python 经过矩阵运算的方法解出回归系数w = (XTWX)-1xTWy，经过使用“核”来对附近的点赋予权重，最经常使用的高斯核权重以下：w（i,i）= exp(|x(i) - x| / -2k2），对K值取不一样的结果，获得的模型也不用，K越小，可能会出现过拟合，K越大，可能会出现欠拟合，这里将给出不一样的K值的函数图像

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