LWL：局部加权学习

局部加权学习（Local Weighted Learning，常缩写为LWL）是一种常见于社会与教育领域的学习方法。该术语缩写为LWL便于快速书写与日常使用。局部加权学习强调根据局部信息进行模型拟合，在个性化教学、数据挖掘等场景中应用广泛，有助于提升模型的灵活性和适应性。

Local weighted learning具体释义

  • 英文缩写：LWL
  • 英语全称：Local 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

Local weighted learning的英文发音

例句

  1. The second layer accumulates the responses of these local nodes, weighted by the learning mixing parameters.
  2. 第二层计算局部节点的加权响应和，混合参数作为学习加权。
  3. 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.
  4. 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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