Linear regression：Polynomial regression

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原创 最新推荐文章于 2026-05-02 09:50:01 发布 324 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›
线性回归(linear_regression)，多项式回归(polynomial regression)（Tensorflow实现） #回归 import numpy as np import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as pltn_observations=100 xs=np.linspace(-3,3,n_observations) ys=np.sin(xs)+np.random.uniform(-0.5,0.5,n_observations) plt.scatte 阅读详情

Polynomial regression: 多项式回归

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原始输入变量为2个，如x0,x1，通过转换，把原来的两个输入变量转换为5个，那为什么需要进行这些转换？We can use to transform a problem into a higher dimensional regression space (可以把一个问题转换为一个更好维度的回归空间)，并且增加了不同变量之间的互作关系
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运行Polynomial regression的代码展示
下面的代码比较了三种回归模型，Linear regression，Polynomial regression 和ridge regression
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#线性回归 #回归 #算法
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Logistic Regression原理与保险风控实战详解 Logistic Regression（逻辑回归）是二分类任务中最基础且可解释性最强的统计模型，其核心在于通过Sigmoid函数将线性组合映射为0-1区间内的概率输出，并以Log-Odds（对数赔率）为桥梁实现线性可解释性。相比线性回归，它天然满足概率约束，避免负值或超限预测，在金融风控、保险退保预测等强监管场景中具备不可替代的审计价值。本文结合保险行业真实案例，深入解析系数业务解读、多重共线性处理、阈值优化与轻量部署，突出Logistic Regression在可信AI落地中的基石作用。 阅读详情

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