机器学习 -- 多项式回归
前言在面对一些简单的线性问题时。线性回归能够用一个直线较为精确地描述数据之间的关系。但对于复杂的非线性数据问题时。线性回归的效果就大大不如意了。对特征数据进行多项式变化，再使用线性回归的做法就能提高模型的拟合效果，这种方法就是多项式回归。从面对上图1中的数据，线性回归不能准确描述数据关系。无论一次方、二次方、三次方、四次方都不能单独完美拟合数据。在多项式中集成了一次方、二次方、三次方、四次方...
