局部加权线性回归

目录：

1、简述

2、数学表达

3、总结

---

1、简述

　　线性回归是一种 parametric learning algorithm，而局部加权线性回归是一种 non-parametric learning algorithm。Parametric learning algorithm 有固定的（指的是：值的大小是固定）、有限的参数，通过训练样本，找到合适的参数后，对于之后未知的输入，我们可以直接利用这组参数得出其相应的预测输出。而 non-parametric learning algorithm 需要的计算量与输入的训练集大小成正比，对于每次新的输入，需重新计算相应参数后，才能求取相应的预测输出。

　　“局部加权回归”名称中，之所以叫“局部”是因为目标函数的逼近仅仅根据查询点附近的数据，之所以叫“加权”是因为每一个训练样例的贡献是由它与查询点间的距离加权的，之所以叫“回归”是因为统计学习界广泛使用这个术语来表示逼近实数值函数的问题。

2、数学表达

　　对于线性回归算法：

1. 对于训练集，求取θ，使得其最小。
2. 对于新输入x，其预测输出为θ^Tx

　　对于局部线性加权算法：

1. 对于输入x，找到训练集中与x邻域的训练样本
2. 对于其邻域的训练样本，求取θ，使得其（ x⁽ⁱ⁾∈x的邻域 ）最小。其中w⁽ⁱ⁾为权重值
3. 预测输出为θ^Tx
4. 对于新输入，重复1-3过程。

其中

τ 为带宽(bandwidth)常量，距离输入越远，权重越小，反之越大。

3、总结

　　若对于，若x⁽ⁱ⁾为整个训练集，则这种方法所需的计算量随着训练样例数量线性增长，若x⁽ⁱ⁾∈x的邻域，计算开销独立于训练样例总数，而仅依赖于所考虑的最近邻数。

　　在大多数情况下，h(x)是通过一个常量、线性函数或二次函数来局部逼近目标函数。更复杂的函数形式不太常见，原因是

　　　　（1）对每个查询实例用更复杂的函数来拟合，其代价十分高昂

　　　　（2）在足够小的实例空间子域上，使用这些简单的近似已能相当好地模拟目标函数。

 　　对于θ的求解过程，可以采用梯度下降的方法，方法与上一节线性回归中介绍的梯度下降方法一样。

---

 

参考资料：

1.斯坦福大学公开课课件：http://www.stanford.edu/class/cs229/notes/cs229-notes1.pdf

2.Tom M. Mitchell 《Machine Learning》Chapter8.3