1.1.18. Polynomial regression: extending linear models with basis functions（多项式回归：用基函数展开线性模型）

1.1.18. Polynomial regression: extending linear models with basis functions

多项式回归：用基函数展开线性模型

机器学习中一种常见的模式，是使用线性模型训练数据的非线性函数。这种方法保持了一般快速的线性方法的性能，同时允许它们适应更广泛的数据范围。

比如，在上图的例子中，我们可以认为的将变量用非线性函数进行非线性变换，然后将得到的新的变量再带入线性模型中。

这种思想非常重要，是神经网络的基础。

神经网络中，每一个神经元都是先得到上一层网络输出的线性组合，再经过一个激活函数（非线性函数），然后再将得到的结果作为新的特征输入下一层神经网络中。