Machine learning
الانحدار المحلي LOESS / LOWESS
يُركّب LOESS (التنعيم المحلي المقدر للمخططات المبعثرة)، الذي قدمه ويليام كليفلاند في عام 1979 وطوره مع سوزان ديفلين في عام 1988، منحنىً ناعماً عبر البيانات عن طريق إجراء انحدار متعدد الحدود مرجح منفصل في جوار كل نقطة. النقاط القريبة لها وزن أكبر من النقاط البعيدة، لذا تتبع الطريقة البنية المحلية دون افتراض أي شكل وظيفي عام، مما يجعلها أداة تنعيم استكشافية شائعة للمخططات المبعثرة.
اقرأ الطريقة كاملة
للأعضاء فقط
تسجيل الدخولسجّل الدخول بحساب مجاني لقراءة هذا القسم.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
المصادر
- Cleveland, W. S. (1979). Robust locally weighted regression and smoothing scatterplots. Journal of the American Statistical Association, 74(368), 829–836. DOI: 10.1080/01621459.1979.10481038 ↗
- Cleveland, W. S., & Devlin, S. J. (1988). Locally weighted regression: an approach to regression analysis by local fitting. Journal of the American Statistical Association, 83(403), 596–610. DOI: 10.1080/01621459.1988.10478639 ↗
كيف تستشهد بهذه الصفحة
ScholarGate. (2026, June 2). Local Regression (LOESS / LOWESS). ScholarGate. https://scholargate.app/ar/machine-learning/loess
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- نموذج الجمع المعمم (GAM)تعلم الآلة↔ compare
- الانحدار متعدد الحدودالإحصاء↔ compare
- السبلاينات الانحدارية والسبلاينات الملساءتعلم الآلة↔ compare