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外推优化算法基于多项式拟合,使用给定数据的一个子集来拟合一个最佳多项式函数,再通过此函数来预测其余数据。因此,外推优化需要在构建多项式函数模型时给定非常小的窗口,这个窗口应该尽可能地接近待预测数据的点。通过构建多项式函数,并对新的数据点进行插值和外推,就可以获得未来的数据。...

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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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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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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。...