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

最新推荐文章于 2023-03-21 15:45:06 发布
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本文介绍了机器学习中的多变量线性回归，特别是多项式回归的概念。通过房屋价格预测的例子，强调了当简单线性模型无法有效拟合数据时，如何通过特征选择，如考虑面积、面积的平方和立方，来构建更复杂的假设函数，从而提高模型的拟合能力。

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)=θ0+θ1x+θ2x2 h(\theta)=\theta_{0}+\theta_{1}x+\theta_{2}x^{2}h(θ)=θ0​+

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