請注意
：csdn那邊的部落格因為那邊審核的時間太長。搬遷入這裡。stanford機器學習前2堂在csdn的部落格裡面。
剛開始他寫了，
這個公式第二堂講的，是梯度下降法，**房價的那個。
如果完全擬合的話，並不能說明你擬合的很好，也有可能是你的資料樣本採集的不正確。
過擬合就是說，僅僅是擬合了某種特定狀況的行為特徵。而沒有反應出房價和面積的真正規律。
locally weighted linear regression
區域性加權線性回歸
。從表面上看區域性加權線性回歸還是線性回歸，所以基本結構還是一樣的。不過區別在於，
這個是上一堂線性回歸的要求。
這個是加權線性回歸。多了乙個w是權係數。而這個w呢？？
這裡這個t呢。叫頻寬係數，是我們自己設定的。和a學習係數的性質差不多。從這個式子可以看出，其實是用周邊的點，來擬合當前的點。離的遠的貢獻就低一些，也就是關聯性不強。這樣擬合的就準確一些。
按照老師的說法是，w的函式還在討論中，僅僅是e指數比較合適。
好像這個是每一次**都需要重新學習重新擬合，所以資料量大的時候，代價很大。
epsilon希臘字母，表示的是error，表示那些沒有被表示出來的特徵。被遺忘的參考因素等。
這裡的誤差模型為什麼選用高斯分布，第乙個它只是乙個方便的討論模型，第二個，目前最合適的。
...............未完待續。
我能力有限，但是我努力的將學習成果分享。到這裡就是我今天所學到的新知識，一起學習一起努力吧。
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