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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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2.局部加权回归（Local Weighted Regression可）