局部加权学习算法的Python实现
局部加权学习算法（Local Weighted Learning）是一种非参数学习算法，它通过给予不同样本实例不同的权重来进行预测。在该算法中，离待预测样本实例较近的样本实例具有更高的权重，而离待预测样本实例较远的样本实例则具有较低的权重。这种权重的分配方式使得算法能够更加关注那些与待预测样本实例相似的样本实例。
下面是使用Python实现局部加权学习算法的示例代码：
import numpy as np
def local_weighted_learning(training_data, test_instance, k, tau):
m, n = np.shape(training_data)
