机器学习基础 - [第二章：多变量线性回归]（4）特征选择与多项式回归

1、什么是多项式回归？ 多项式回归是指利用线性回归函数来拟合复杂函数； 或者说假设函数不再是简单的一次函数； 例如： h ( θ ) = θ 0 + θ 1 x + θ 2 x 2 h(\theta)=\theta_{0}+\theta_{1}x+\theta_{2}x^{2} h(θ)=θ0​+θ1​x+θ2​x2 2、不同的特征选择 以房屋价格预测为例，我们可以选择不同的特征，你可以选择： （

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