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3.支持向量回归（Support Vector Regression）

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我们需要关注网站的内容质量和原创性。百度蜘蛛喜欢新鲜、优质的内容，所以我们应该保持规律地更新网站内容，并且尽量做到原创或者伪原创。同时，要注意网站结构是否复杂，过多的Java、Flash代码会降低搜索引擎友好性。

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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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1.最小二乘法（Least Square Approach）

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2.局部加权回归（Local Weighted Regression可）

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外推优化是机器学习领域中的一种重要技术，它在模型训练和预测中都有着重要的应用。本文将介绍什么是外推优化以及它的工作原理和实际应用。

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支持向量回归是一种基于核函数的回归方法，其基本思想是在回归问题中选择一个最优子集来拟合数据，将剩余的数据点称为支持向量。支持向量回归由于自身具有非线性相关性，因此可以通过某些截断核函数来拟合与数据相关的任何曲线。

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因此，在选择服务商时要谨慎，并遵守搜索引擎公司的规则和政策。

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外推优化是机器学习领域中一种重要的技术，它可以在训练模型和预测过程中使用，并且实际应用也非常广泛。在未来的研究中，外推优化技术将会更加成熟，灵活应对更多领域的需求。

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