同样也可以使用梯度下降等解法,和普通的线性回归一模一样。这就是多项式回归。 上面介绍了二阶多项式回归的方法,更高阶的多项式回归同理。如果数据使用比较低阶的多项式就可以较好的拟合,那么多项式回归便是一个较好的方法,但是如果低阶多项式不能很好地拟合数据,需要次数较高的多项式来拟合,那么这时会导致新构造的矩阵...
多项式回归是一般线性回归的一种特殊情况,这种方式有利于描述曲线关系。而这个多项式回归曲线,是通过模型中预测变量的平方或者更高阶项来表示的。 举个例子:是一个二阶多项式回归。是一个三阶多项式回归...对于实际中较为复杂的数据,有时候二阶三阶的回归表达式没法很好地拟合数据,则可以选择更高阶的表达式进行拟合,...