LWPR:局部加权投影回归(LWPR)-开源

时间:2024-05-18 11:38:17
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文件名称:LWPR:局部加权投影回归(LWPR)-开源

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更新时间:2024-05-18 11:38:17

开源软件

局部加权投影回归(LWPR)是一种完全增量的在线算法,用于在高维空间中进行非线性函数逼近,能够处理冗余和不相关的输入维。 它的核心是使用局部线性模型,该模型由输入空间中选定方向上的少量单变量回归所跨越。 使用偏最小二乘(PLS)的局部加权变体来进行降维。 请引用:[1] Sethu Vijayakumar,Aaron D'Souza和Stefan Schaal,《高维增量在线学习》,《神经计算》,第一卷。 17号,第12卷,第2602-2634页(2005)。 [2] Stefan Klanke,Sethu Vijayakumar和Stefan Schaal,《局部加权投影回归的图书馆》,《机器学习研究》(JMLR),第1卷。 9,623--626(2008)。 代码网站上的更多详细信息和使用指南。


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