LWPR：局部加权投影回归（开源）

简介：
LWPR是一种非线性自适应学习算法，通过局部加权技术实现高维数据的有效映射。它适用于实时系统中的增量学习问题，并已开放源代码供研究者使用和改进。 局部加权投影回归（LWPR）是一种完全增量的在线算法，在高维空间中用于非线性函数逼近，并能处理冗余及不相关的输入维度。其核心在于使用局部线性模型，该模型由输入空间中的选定方向上的少量单变量回归构成。通过偏最小二乘法（PLS）的局部加权变体来进行降维。 参考文献： [1] Sethu Vijayakumar, Aaron DSouza 和 Stefan Schaal，《高维增量在线学习》，《神经计算》第 17 卷，第 2602-2634 页（2005）。 [2] Stefan Klanke, Sethu Vijayakumar 和 Stefan Schaal，《局部加权投影回归的图书馆》，《机器学习研究》（JMLR），第 9 卷，第 623--626 页（2008）。