摘要：
聚类算法 概述: 训练数据不存在类别标签信息，而且我们又需要根据数据特征将数据分成不同的类别， 聚类有时也被分为无监督分类， 和监督分类区别在于，聚类的训练数据没有对应的y值，而监督算法的数据有对应y值。 经典算法：K-均值聚类 K-均值聚类算法 优点：容易实现； 缺点：可能收敛到局部最小值，在大规 阅读全文
摘要：
回归 线性回归 回归系数求解方法：常用最小二乘法 缺点：由于采用具有最小均方误差的无偏估计，可能出现欠拟合现象 解决办法： 局部加权线性回归 局部加权线性回归(Locally Weighted Linear Regression, LWLR) 思想：给待测点附近每一个点赋予一定的权重，在这个子集上基 阅读全文