机器学习实战(基于scikit-learn和TensorFlow)学习心得(18)--Polynomial Regression 多项式回归和学习曲线

假设我们的系统散点是这样的 从图中可以看出,这个分布形似二次函数,只单纯的使用线性回归去拟合数据是肯定不合适的.所以说我们要把单纯的一次线性回归扩展成多次多项式回归. 如何使线性回归扩展成多项式回归呢?一种简单的方法是将每个feature都扩展为多次项，然后在此扩展上训练线性模型。 原线性回归方程是:y=a(x1)+b(x2)+1 二次多项式方程是:y=c(x1)^2 +d(x2)^2+a(x1)

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