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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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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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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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