Kernel Smoothing
目標点の近傍にあるデータ点に重みをかけて局所的にフィットする非パラメトリック回帰手法。重みはカーネル関数(通常はGaussian)によって決まり、近いデータほど大きな重みを持つ。バンド幅λが滑らかさを制御する。Nadaraya-Watson推定量が最も代表的な例。
「カーネル平滑化の基本概念と局所重み付け平均」
「カーネル関数を基底として使うRBFとカーネル平滑化の関係」
「カーネル平滑化がメモリベースである理由と計算コスト」
「正規化RBFとNadaraya-Watson推定量が同じ式になる」