我一直在尝试在 Ruby 中实现局部加权逻辑回归算法。据我所知，目前还没有这个算法的库，而且可用的信息很少，所以很难。
我的主要资源是Kan Deng 博士的论文，他在其中描述了算法，我觉得很简单。到目前为止，我在图书馆的工作就在这里。
我在尝试计算B（beta）时遇到了麻烦。据我了解，B是一个(1+d x 1)表示特定点的局部权重的向量。之后，pi该点的（正输出概率）是基于该点的 sigmoid 函数B。要获得B，请递归使用 Newton-Raphson 算法一定次数，可能不超过 10 次。
第 66 页上的公式 4-4，Newton-Raphson 算法本身，对我来说没有意义。根据我对什么X和 W 的理解，(x.transpose * w * x).inverse * x.transpose * w应该是一个(1+d x N)矩阵，它与 不匹配B，即(1+d x 1). 那么，唯一可行的方法是，如果 e 是一个(N x 1)向量。
但是，在第 67 页的顶部，在图片下方，邓博士只是说 e 是一个比率，这对我来说没有意义。是 e 欧拉常数吗？碰巧这个比率总是 2.718:1，还是别的什么？无论哪种方式，对我来说，解释似乎都没有暗示它是一个向量，这让我感到困惑。
的使用pi'也让我感到困惑。方程 4-5 是 sigmoid 函数 wrt B 的导数，给出一个常数乘以一个向量，或一个向量。不过，根据我的理解，pi'它应该是一个数字，乘以 w 并形成权重算法 W 的对角线。
所以，我的两个主要问题是e，第 67 页上的内容是什么，这是1xN我需要的矩阵，以及pi'等式 4-5 中的数字是如何结束的？
我意识到这是一个很难回答的问题，所以如果有一个好的答案，那么我会在几天后回来并给它一个 50 分的赏金。我会给邓博士发一封电子邮件，但我一直无法查明他在 1997 年之后发生了什么事。
如果有人对此算法有任何经验或知道任何其他资源，我们将不胜感激！