机器学习实战之训练模型-多项式回归(一)
摘要:如果数据比简单的直线更为复杂,我们也可以用线性模型来拟合非线性数据。一个简单的方法就是将每一个特征的幂次方添加为一个新的特征,然后在这个拓展的特征集上进行线性拟合,这种方法成为多项式回归。 回归分析的目标是根据自变量(或自变量向量)x 的值来模拟因变量 y 的期望值。在简单的线性回归中,使用模型 �
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posted @ 2023-06-15 14:19
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posted @ 2022-05-16 17:28
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