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LOESS 局部加权回归介绍
一般来说，两个变量之间的关系是十分微妙的，仅仅采用简单的直线、曲线参数方程去描述是不够的，所以这时候就需要非参数回归。关于非参数和参数方法的区别，就是在分析之前有没有对预测做一些限制，比如认为特征和响应变量之间具有线性关系，可以通过线性方程拟合，我们只需要求出方程的系R语言用LOESS(局部加权回归)季节趋势分解（STL）进行时间序列异常检测
原文链接：http://tecdat.cn/?p=22632 原文出处：拓端数据部落公众号 这篇文章描述了一种对涉及季节性和趋势成分的时间序列的中点进行建模的方法。我们将对一种叫做STL的算法进行研究，STL是 "使用LOESS(局部加权回归)的季节-趋势分解 "的缩写，以及如何将其应用于异常检测。 其基本LOESS（局部加权回归）
一般来说，两个变量之间的关系是十分微妙的，仅仅采用简单的直线、曲线参数方程去描述是不够的，所以这时候就需要非参数回归。关于非参数和参数方法的区别，就是在分析之前有没有对预测做一些限制，比如认为特征和响应变量之间具有线性关系，可以通过线性方程拟合，我们只需要求出方程的系数xiaojie R语言利用loess如何去除某个变量对数据的
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