1 使用极大似然估计解释最小二乘2 损失函数解析解的推导3 加入正则项防止过拟合4 梯度下降算法4.1 批量梯度下降4.2 随机梯度下降4.3 mini-batch梯度下降5 判定系数R^2 最好的情况是y_hat = y_i，此时RSS = 0；若瞎预测，RSS可能大于TSS6 局部加权线性回归线性回归容易欠拟合，局部加权线性回归是在线性回归的基础上对每一个测试样本（训练的时候就是每一个训练样本
（一）图像的空间域平滑为了抑制噪声改善图像质量所进行的处理称图像平滑或去噪。它可以在空间域和频率域中进行。本文介绍空间域的几种平滑法。（二）局部平滑法 局部平滑法是一种直接在空间域上进行平滑处理的技术。假设图像是由许多灰度恒定的小块组成，相邻像素间存在很高的空间相关性，而噪声则是统计独立的。因此，可用邻域内各像素的灰度平均值代替该像素原来的灰度值，实现图像的平滑。设有一幅N×N的图像f(
关于局部均方差有着较为广泛的应用，在我博客的基于局部均方差相关信息的图像去噪及其在实时磨皮美容算法中的应用及使用局部标准差实现图像的局部对比度增强算法中都有谈及，即可以用于去噪也可以用来增强图像，但是直接计算其计算量较大，一般都是通过某种方式进行优化，典型的即通过积分图来处理： 上式中两个累积一个是平方积分图，一个是累加积分图，累加积分图在SSE图像算法优化系列六：OpenCv关于灰度积分图的
局部加权回归本篇中考虑的方法类似于最近邻值的输出的线性组合。但我们没有那么残酷，不会只关注 K 个最近邻值而消除所有其他值的影响。这是一种平滑的变化：我们根据和被预测的实例之间的距离来逐渐减少实例对预测的影响，而不是选择一组 K 个胜者。 通过加权得到的整体相关性可能会相当复杂。当模型需要在不同的点进行评估时，线性回归仍然可以使用，只不过该评价点附近的评估点被认为比远处的“更重要”。这里遇到了一个
在上一节中主要介绍了监督学习中的线性回归（模型）、最小二乘法（策略）、梯度下降法（算法）及线性最小二乘法的标准方程（闭式解）。 这节主要介绍两个回归：局部加权回归与逻辑回归，其中穿插一些小的知识点：欠拟合与过拟合、感知机、牛顿方法等。大纲如图： 一、几个概念 1. 欠拟合与过拟合问题&
通常情况下的线性拟合不能很好地预测
原创
2023-05-31 15:03:11
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局部加权回归1、 解决的问题2、 原理3、 代码4、 数据 1、 线性回
原创
2022-11-18 16:19:21
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加权递推平均滤波法一、C 实现加权递推平均滤波法及代码详解二、C++ 实现加权递推平均滤波法及代码详解三、Java 实现加权递推平均滤波法及代码详解 加权递推平均滤波法是一种数字滤波方法，它的原理是将当前样本值与前几个样本值加权平均得到滤波结果。具体来说，假设当前样本值为x(n)，前k个样本值为x(n-1), x(n-2),…,x(n-k)，则加权递推平均滤波法的计算公式为：y(n) = (1-
文章目录一、简介1.1 预测问题1.2 平滑问题二、算法讲解2.1 算法思想2.2 参数讲解2.3 权值函数2.4 回归迭代2.5 间隔回归，中间插值2.6 其他参数三、实验效果3.1 效果3.2 效率3.3 效果对比 一、简介1.1 预测问题对于预测问题，回归中最简单的线性回归，是以线性的方法拟合出数据的趋势。但是对于有周期性，波动性的数据，并不能简单以线性的方式拟合，否则模型会偏差较大，而局
一、问题引入 我们现实生活中的很多数据不一定都能用线性模型描述。依然是房价问题，很明显直线非但不能很好的拟合所有数据点，而且误差非常大，但是一条类似二次函数的曲线却能拟合地很好。为了解决非线性模型建立线性模型的问题，我们预测一个点的值时，选择与这个点相近的点而不是所有的点做线性回归。基于这个思想，便产生了局部加权线性回归算法。在这个算法中，其他离一个点越近，权重越大，对回归系数的贡献就越多。二、
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2023-10-22 18:20:42
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1. 前言： 我们知道线性回归的一个问题就是欠拟合，将不能取得很好的预测效果。因为它是具有最小均方误差的无偏估计。解决这个问题的方法就是允许在估计中一些偏差。其中一个非常有效的方法就是局部加权线性回归（LWLR）。2. 算法思想： 2.1.
局部加权回归局部加权回归原理：对于一般训练集： 参数系统为：线性模型为： 线性回归损失函数：J(θ) 局部加权回归的损失函数：在我们原始的线性回归中，对于输入变量，我们要预测，通常要做： 而对于局部加权线性回归来说，我们要做：局部加权回归是一种非参数学习方法， 它的主要思想就是只对预测样本附近的一些样本进行选择，根据这些样本得到回归方程，那么此时我们得到的回归方程就比较拟合样本数据，不会存在欠
吴恩达机器学习（四）局部加权回归使用局部加权回归的原因局部加权回归的原理实例讨论 使用局部加权回归的原因在讲义中描述的是：makes the choice of features less critical（为了让特征的选择不是那么重要） 另外，局部加权回归可以用线性回归的方法得到一个非线性的拟合结果。这句话有点奇怪，但了解局部加权回归的原理就能明白其中的原因了。局部加权回归的原理相关参数定义：
在之前的博客中我们已经简单讨论过一些回归的算法，如使用假设和梯度下降法的单变量线性回归和多变量线性回归以及采用正规方程的线性回归，这次我们简单讨论一下局部加权线性回归（Local Weighted Liner Regression）。 局部加权回归可以看做正规方程的一种改进，通过上次博客中的代码，我们针对那个数据集会产生一个下图所示的拟合曲线： 从上面可以看出，该曲线拟合的效果不是很好，存在着
title: 局部加权回归（Lowess） description: #多个标签请使用英文逗号分隔或使用数组语法 tags: 杂谈 #多个分类请使用英文逗号分隔或使用数组
1.局部线性加权回归本质就是在普通线性回归函数推导过程中的J(theta)每一项前面加一个权值，一般是如下的函数所以想要预测的点(x的值)不同，回归函数就不一样，相当于根据预测点，离预测点较近的样本权值就大，离预测点远的样本权值就小。 2.线性回归和logistic回归比较其实logistic回归的本质就是线性回归，解释如下：回归函数模型：其中x0,x1......xn表示的是不同的影响
在线性回归中，对于给定的训练集，用一个线性表达式来拟合所有数据，当训练集中输入变量和目标变量之间的确存在线性关系时，通常拟合的很好。但是如果没有明显的线性关系的话，可能就拟合不到好的效果了。比如下面坐标表示的情形，用一条直线来拟合图上的点显然不是很合适。这种情况叫做欠拟合（underfitting）。通常来说，对待这种情况，特征的选择可能会非常的重要，比如，对于上面的图，如果加特征：x的平方，或者
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2023-10-27 19:12:29
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局部加权回归通常情况下的线性拟合不能很好地预测所有的值，因为它容易导致欠拟合（under fitting），其多数情况下只能适用于线性的曲线而不能很好的拟合非线性的曲线，比如数据集是一个钟形的曲线。而多项式拟合能拟合所有数据，但是在预测新样本的时候又会变得很糟糕，因为它导致数据的过拟合（overfitting），不符合数据真实的模型。 今天来讲一种非参数学习方法，叫做局部加权回归（LWR）。为什
接上篇5.局部加权线性回归局部加权线性回归（LWLR），在该算法中，我们给待预测点附近的每个点赋予一定的权重，在这个自己上基于最小均方差进行普通的回归，每次预测均需要先选取出对应数据子集。该算法接触回归系数w的形式如下： 普通线性回归： 加权(weight)线性回归：，w是一个矩阵，用来给每个数据点赋予权重。 LWLR使用“核”对附近的点赋予更高的权重。核的类型可以自由选择，最常用的就是高斯核，其
首先我们来看一个线性回归的问题，在下面的例子中，我们选取不同维度的特征来对我们的数据进行拟合。 对于上面三个图像做如下解释：选取一个特征，来拟合数据，可以看出来拟合情况并不是很好，有些数据误差还是比较大针对第一个，我们增加了额外的特征，，这时我们可以看出情况就好了很多。这个时候可能有疑问，是不是特征选取的越多越好，维度越高越好呢？所以针对这个疑问，如最右边图，我们用5揭多项式
