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验证码识别_李豪_天津大学_tensorflow案例实战视频课程 构造网络的输入数据和标签_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-12-04 / 浏览次数:1

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练数据,因此对功能的选择就不再那么关键了。这种处理将是简短的,因为您将有机会在家庭作业中亲自探索LWR算法的某些属性。 在原始的线性回归算法中,要在查询点x上进行预测(即评估h(x)),我们将: 1.拟合θ以最小化i(y(i)-θTx(i))2。 2.输出θTx。 相反,局部加权线性回归算法执行以下操作: 1.拟合θ以最小化i w(i)(y(i)-θT x(i))2。 2.输出θTx。 这里,w(i)是非负值的权重。直观地讲,如果w(i)对于i的特定值较大,则在选择θ时,我们将尽力使(y(i)- θTx(i))2小。如果w(i)小,则(y(i)-θTx(i))2误差项在拟合中将被忽略很多。 砝码的相当标准的选择是4 经验值 请注意,权重取决于我们尝试评估x的特定点x。此外,如果| x(i)-x |小,则w(i)接近1;如果| x(i )-x |大,则w(i)小。因此,选择θ可为靠近查询点x的(误差)训练示例提供更高的“权重”。(另请注意,当权重采用的形式在外观上类似于高斯分布的密度,w(i)与高斯没有直接关系,尤其是w(i)不是随机变量,正态分布或参数τ控制训练示例
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