而在LWLR（局部加权线性回归）中，参数的计算表达式为:

因为此时优化的是：

由此可见LWLR与LR不同，LWLR是一个非参数模型，因为每次进行回归计算都要遍历训练样本至少一次。

线性回归优点：实现简单，计算简单；

缺点：不能拟合非线性数据；

KNN算法：KNN即最近邻算法，其主要过程为：

1. 计算训练样本和测试样本中每个样本点的距离（常见的距离度量有欧式距离，马氏距离等）；

2. 对上面所有的距离值进行排序；

3. 选前k个最小距离的样本；

4. 根据这k个样本的标签进行投票，得到最后的分类类别；

如何选择一个最佳的K值，这取决于数据。一般情况下，在分类时较大的K值能够减小噪声的影响。但会使类别之间的界限变得模糊。一个较好的K值可通过各种启发式技术来获取，比如，交叉验证。另外噪声和非相关性特征向量的存在会使K近邻算法的准确性减小。

近邻算法具有较强的一致性结果。随着数据趋于无限，算法保证错误率不会超过贝叶斯算法错误率的两倍。对于一些好的K值，K近邻保证错误率不会超过贝叶斯理论误差率。

注：马氏距离一定要先给出样本集的统计性质，比如均值向量，协方差矩阵等。关于马氏距离的介绍如下：

KNN算法的优点：

1. 思想简单，理论成熟，既可以用来做分类也可以用来做回归；

2. 可用于非线性分类；

3. 训练时间复杂度为O(n)；

4. 准确度高，对数据没有假设，对outlier不敏感；

缺点：

1. 计算量大；

2. 样本不平衡问题（即有些类别的样本数量很多，而其它样本的数量很少）；

3. 需要大量的内存；

SVM：

要学会如何使用libsvm以及一些参数的调节经验，另外需要理清楚svm算法的一些思路：

1. svm中的最优分类面是对所有样本的几何裕量最大（为什么要选择最大间隔分类器，请从数学角度上说明？网易深度学习岗位面试过程中有被问到。答案就是几何间隔与样本的误分次数间存在关系：

，其中的分母就是样本到分类间隔距离，分子中的R是所有样本中的最长向量值），即：