机器学习(八) 多项式回归与模型泛化(上)
一、什么是多项式回归 直线回归研究的是一个依变量与一个自变量之间的回归问题，但是，在畜禽、水产科学领域的许多实际问题中，影响依变量的自变量往往不止一个，而是多个，比如绵羊的产毛量这一变量同时受到绵羊体重、胸围、体长等多个变量的影响，因此需要进行一个依变量与多个自变量间的回归分析，即多元回归 ...
原文：机器学习之线性回归、多项式回归
前言 以下内容是个人学习之后的感悟，转载请注明出处 简介 回归属于有监督学习中的一种方法。该方法的核心思想是从连续型统计数据中得到数学模型，然后将该数学模型用于 预测或者分类。该方法处理的数据可以是多维的。 一 线性回归 原理： 在连续型统计数据情况下，选取大量的样本数据，如下图中的红色十字表示的 x，y 值，根据这些样本的趋势， 选择合适的假设函数，此处选择的是线性回归的假设函数。根据样本，计算 ...
2017-08-26 10:47 0 5625 推荐指数：
相关推荐
机器学习笔记-多项式回归
多项式回归 目录 多项式回归的一般形式 多项式回归示例 这篇学习笔记记录一下由线性模型扩展至非线性模型的多项式回归。 线性回归模型形式简单，有很好的解释性，但它有不少假设前提，其中最重要的一条就是数据之间存在着线性关系，但是在实际生活中，很多数据之间是非线性 ...
机器学习算法之多项式回归
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 Scikit-learn中实现 Pipeline实现 过拟合和欠拟合 def plot_learning_curve(algo, X_train, X_test ...
python 机器学习多项式回归
现实世界的曲线关系都是通过增加多项式实现的，现在解决多项式回归问题 住房价格样本 样本图像 用线性回归 添加以下代码 实际情况是，如果房屋面积一味的增加，房价并不会线性增长，因此线性关系已经无法描述 ...
【机器学习】多项式回归
注：在上一篇的一般线性回归中，使用的假设函数是一元一次方程，也就是二维平面上的一条直线。但是很多时候可能会遇到直线方程无法很好的拟合数据的情况，这个时候可以尝试使用多项式回归。多项式回归中，加入了特征的更高次方（例如平方项或立方项），也相当于增加了模型的自由度，用来捕获数据中非线性的变化。添加 ...
机器学习：多项式回归（scikit-learn中的多项式回归和 Pipeline）
一、scikit-learn 中的多项式回归 1）实例过程 模拟数据 相对于scikit-learn中的多项式回归，自己使用多项式回归，就是在使用线性回归前，改造了样本的特征； sklearn 中，多项式回归算法 ...
4-机器学习-多项式回归+过拟合&欠拟合的处理、模型保存与加载
总结 欠拟合：(对训练集的数据和测试集的数据拟合的都不是很好) 原因：模型学习到样本的特征太少 解决：增加样本的特征数量（多项式回归） 多项式回归：from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures ...