1. 变量关系:多项式回归中,自变量和因变量之间的关系是非线性的,这是通过将自变量进行多项式变换(如平方、立方等)实现的。多元线性回归中,自变量和因变量之间的关系是线性的,即自变量的每个维度都以一次方的形式出现。 2. 模型形式:多项式回归的模型可以表示为 y = β0 + β1*x + β2*x^2 + ... + βn...
多元线性回归模型与一元线性回归模型区别表现在如下几个方面：一是解释变量的个数不同；二是模型的经典假设不同，多元线性回归模型比一元线性回归模型多了个“解释变量之间不存在线性相关关系”的假定；三是多元线性回归模型的参数估计式的表达更为复杂。多元线性回归模型，（multivariable linear regression mod...
多元线性回归和多项式回归的区别,以及如何转换? ① 例如预测房价,我们有三个特征值,x1是别墅的邻街宽度,x2时别墅的长度,x3 是房子的高度。 注:多元线性回归为ħθ(x) = θ0 +θ1×x1 + θ2×x2 + θ3×x3。 ② 在多项式线性回归时,我们用房子的体积作为特征值,而不直接使用之前的三个特征值。 注...