回归-多项式回归算法 线性回归 多项式回归(Polynomial Regression)顾名思义是包含多个自变量的回归算法,也叫多元线性回归,多数时候利用一元线性回归(一条直线)不能很好拟合数据时,就需要用曲线,而多项式回归就是求解这条曲线。 唔仄lo咚锵 2022/10/06 1.5K0 多项式回归(Polynomial regression) 线性回归 在线性回归中,...
快通过这个链接[01.机器学习经典算法精讲视频课程-第四章:线性回归实验分析-线性回归-9-多项式回归]瞧瞧,说不定能满足你的需求～ 对这个资源你有啥想法,还想找其他类型的不?
除了多项式回归外,还有其他多种非线性回归模型,如支持向量回归(SVR)和决策树回归等。 支持向量回归(SVR): 支持向量回归是一种基于支持向量机的回归方法,通过引入核函数,将数据映射到高维空间,从而能够处理复杂的非线性关系。 决策树回归: 决策树回归是一种基于决策树的回归方法,通过将数据划分成不同的区域,并在每个...
- 多项式回归是一个简单的算法,可以很容易地实现和理解。它不需要先进的数学知识或复杂的算法。 缺点: - 如果多项式曲线的次数太高,多项式回归很容易过拟合数据。它可能导致对新数据的泛化能力差和预测不准确。 - 多项式回归可能对数据中的异常值敏感。异常值会显著影响多项式曲线的形状,并导致预测不准确。 总结 在...
根据Weierstrass 逼近定理,在一个闭区间内,多项式可以逼近任何一个连续函数。在这种情况下,研究如何使用多项式来进行数据的拟合就成为了一个关键的问题。这就是所谓的多项式的回归算法。在数值分析中,多项式…
1.多项式回归简介 2.编程实验多项式回归 3.过拟合和欠拟合 4.学习曲线 5.验证数据集与交叉验证 6.偏差方差均衡 7.模型正则化 一、多项式回归简介 考虑下面的数据,虽然我们可以使用线性回归来拟合这些数据,但是这些数据更像是一条二次曲线,相应的方程是y=ax2+bx+c,这个式子虽然可以理解为二次方程,但是我们呢可...
多项式回归 DOE 多项式回归算法 多项式回归,采用升维的方式,把x的幂当作新的特征,再利用线性回归方法解决 AI检测代码解析 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x = np.random.uniform(-4,4,100) y = 0.6*x**2 + x + 2 + np.random.normal(size=100)...
今天我们来一起学习一个除了线性回归外最最最简单的回归算法:多项式回归; 从线性回归到多项式回归 事实上与线性回归相比,多项式回归没有增加任何需要推导的东西,唯一增加的是对原始数据进行多项式特征转换,这有点类似我们在非线性问题中对特征的处理:将x1x1转换为x21x12,之前我们是通过对数据的探索来决定如何进行转换,...
多项式回归不是一个新的回归算法,只是特征预处理,只是做了一个升维变化,变成更高阶,在算法不变的情况下,通过升维,把非线性变为线性。 多项式回归是升维的一种,它可以算是机器学习中的一种算法,不过和归一化一样一般算作数据预处理的手段,在sklearn模块下它处于sklearn.preprocessing模块下。它的目的就是将已有维...
答案往往指向了多项式拟合。这是一种通过多项式方程描述数据变化的数学模型。它不仅能更好地适应数据的曲线趋势。还能够提高拟合的精度。特别是在测量误差或噪声较大的情况下,多项式回归算法的优势尤为突出。 多项式拟合与回归算法的基本原理 所谓地多项式拟合,本质上是通过调整多项式的系数,致使拟合曲线尽可能地与已知的...