Locally weighted regression algorithm
之前所讨论的梯度下降算法,其算法模型是“线性回归模型”,我们可以理解为变量与因变量之间的关系是线性的。而现实情况是,使用线性模型去描述所有数据,很容易出现欠拟合(underfitting)的情况;同样,如果使用相当复杂的模型去描述数据集中所有的细节,则很容易产生另一种问题:过拟合(overfitting),即过分关注细节而忽略了数据变化的趋势。
如果仔细观察,我们可以分析出这个函数是如何为局部范围内的训练样例加权而为局部范围外的训练样例除权的了:
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