note for triangulation schemes

CaiZhongheng1987 · Mar 19, 2020 · 93083c5 · 93083c5
1 parent 13cfba2
commit 93083c5
Showing 1 changed file with 3 additions and 0 deletions.
diff --git a/docs/06-Kernel-Smoothing-Methods/6.9-Computational-Consoderations.md b/docs/06-Kernel-Smoothing-Methods/6.9-Computational-Consoderations.md
@@ -16,4 +16,7 @@
 
 局部回归的主流实现采用 **三角化方案 (triangulation schemes)** 来降低代价，如 S-PLUS 和 R 中的 `loess` 函数，以及 `locfit` 过程(Loader,  1999[^1])．他们在认真选出的 $M$ 个点处精确拟合，代价为 $O(N(M))$，然后采用 blending 技巧来插值拟合其它点（每次赋值代价为 $O(M)$）．
 
+!!! note "weiya 注：triangulation schemes"
+    [Loader (1999)](https://link.springer.com/book/10.1007/b98858)介绍道，在 `locfit` 中，参数 evaluation structure `ev = "phull"` 表示采取三角化方案，而在[最新的 R package](https://cran.r-project.org/web/packages/locfit/locfit.pdf) 中，其 `ev` 可选参数不再包括 `phull`. 或许现在三角化方案不算主流实现？
+
 [^1]: Loader, C. (1999). Local Regression and Likelihood, Springer, New York.