※ 국지 가중 회기(Locally Weighted Regression / LWR)
◎ 국지 가중 회기란?
Locally Weighted Regression 방법은 학습데이터를 새로운 데이터를 이용한 예측을 수행할 때 마다 다시 이용하는 non-parametric 접근 방식인 메모리 기반(memory-based) 학습 방법 중 하나다. LWR는 예측할 입력 데이터 x0에 가까운 학습 데이터들에 더 많은 가중치를 둠으로써 근사를 수행하는 학습 방법이다. 보통 많이 쓰이는 가중치 방법은 트리큐빅(tricubic)함수(링크/임시)나 가우시안(Gaussia)함수(링크)를 많이 쓴다.
◎ 출처
제목 : 개선된 Support Vector Machine을 이용한 중합 공정 모델링
저자 : 이동언, 송상옥, 이창준, 윤인섭(서울대학교 응용화학부)
개재 : Theories and Applications of Chem. Eng., 2002, Vol. 8, No. 2, p2901~2904
◎ 그외 검색 자료
