LWL：局部加权学习

局部加权学习（Locally Weighted Learning，常简写为LWL）是一种机器学习方法，尤其在社会学与教育研究领域应用广泛。采用缩写LWL不仅方便书写与交流，也有助于提升专业文献与日常讨论中的表达效率。该技术通过为邻近数据点分配不同权重，实现对局部数据模式的灵活拟合，在需要精细化分析的场景中十分实用。

Locally weighted learning具体释义

  • 英文缩写：LWL
  • 英语全称：Locally weighted learning
  • 中文意思：局部加权学习
  • 中文拼音：jú bù jiā quán xué xí
  • 相关领域： lwl 教育

Locally weighted learning的英文发音

例句

  1. Inspired by the advantage of local learning and support vector regression ( SVR ) dealing with finite data, locally weighted SVR ( LW-SVR ) is adopted to implement the case-based learning.
  2. 由于支持向量回归（SVR）在处理小样本问题的优越性并受局部学习思想的启发，采用局部加权SVR（LW-SVR）实现案例学习。

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