LWPR:局部加权投影回归（LWPR）-开源

局部加权投影回归（LWPR）是一种完全增量的在线算法，用于在高维空间中进行非线性函数逼近，能够处理冗余和不相关的输入维。 它的核心是使用局部线性模型，该模型由输入空间中选定方向上的少量单变量回归所跨越。 使用偏最小二乘（PLS）的局部加权变体来进行降维。 请引用：[1] Sethu Vijayakumar，Aaron D'Souza和Stefan Schaal，《高维增量在线学习》，《神经计算》，第一卷。 17号，第12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1卷。 9，623--626（2008）。 代码网站上的更多详细信息和使用指南。