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在最小二乘法中,我们试图最小化拟合线与数据点之间的距离平方和。我们可以将这个方法看作是多项式拟合的狭义形式,因为拟合线的度数为1。通过这种方法,我们可以得到一条直线,它基本上与数据点平均值相同。
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局部加权回归不再是通过线性拟合,而是通过一个更复杂的非线性函数来拟合数据。在局部加权回归中,每个数据点都有一个小型的、加权的线性回归区域,拟合数据只考虑这个局部区域内的点。这种方法在外推优化时,因为不同的点有不同的权重,因此对于给定点附近的数据有更高的精度。
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