【MachineLearning】之 多项式回归（理论）

最新推荐文章于 2025-03-08 20:54:30 发布
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分类专栏： 【MachineLearning】 文章标签： 多项式回归 线性回归
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本文介绍了多项式回归的基本概念，包括其与线性回归的区别。讨论了一元高阶多项式函数的拟合过程，指出过拟合的现象及其影响。同时，解释了如何通过构建特征矩阵将多项式回归转化为线性回归问题，以便于应用线性回归模型进行拟合。

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Topic:
  1. 多项式回归简介
  2. 多项式拟合
  3. 多项式特征矩阵

之前学习了 线性回归，那么多项式回归又是什么呢？


一、多项式回归简介

在线性回归中，我们通过建立自变量 x 的一次方程来拟合数据

而非线性回归中，则需要建立因变量和自变量之间的非线性关系。

从直观上讲，也就是拟合的直线变成了「曲线」。

这里写图片描述

对于非线性回归问题而言，最常见的便是「多项式回归」

多项式： x3−2xyz2+2yz+1 x 3 − 2 x y z 2 + 2 y z + 1




二、多项式拟合

一元高阶多项式函数：

y(x,w)=w0+w1x+w2x2+..
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​ 这个专栏主要是用来分享一下我在机器学习中的学习笔记及一些感悟，也希望对你的学习有帮助哦！感兴趣的小伙伴欢迎私信或者评论区留言！这一篇就更新一下《白话机器学习中的数学——多项式回归》！
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