官方文档：http: scikit learn.org stable modules generated sklearn.preprocessing.PolynomialFeatures.html 使用 sklearn.preprocessing.PolynomialFeatures 这个类可以进行特征的构造，构造的方式就是特征与特征相乘 自己与自己，自己与其他人 ，这种方式叫做使用多项式的方式。 ...
2018-09-27 21:20 0 9337 推荐指数：
sklearn.preprocessing.PolynomialFeatures 生成多项式和交互特征。生成由度小于或等于指定度的特征的所有多项式组合组成的新特征矩阵。例如，如果输入样本是二维且格式为[a，b]，则2阶多项式特征为[1，a，b，a ^ 2，ab，b ^ 2] 参数 ...
sklearn.preprocessing.PolynomialFeatures原文 多项式生成函数：sklearn.preprocessing.PolynomialFeatures(degree=2, interaction_only=False, include_bias=True) 参数 ...
Sklearn库是基于Python的第三方库，它包括机器学习开发的各个方面。 机器学习的开发基本分为六个步骤，1）获取数据，2）数据处理，3）特征工程，4）机器学习的算法训练（设计模型），5）模型评估，6）应用。 机器学习的算法一般分为两种：一种既有目标值又有特征值的算法称之为监督学习，另一种 ...
在人工智能课程中学习线性回归一章时，高阶线性回归需要用到PolynomialFeatures方法构造特征。 先看一下官方文档对于sklearn.preprocessing.PolynomialFeatures方法的解释： Generate polynomial ...
PolynomialFeatures ...
参考：https://scikit-learn.org/dev/modules/generated/sklearn.datasets.make_blobs.html 函数原型：sklearn.datasets.make_blobs(n_samples=100, n_features ...
sklearn Table of Contents 1. Overview 2. Building Blocks 3. Supervised Learning 3.1. Support Vector ...
原创转载请注明出处：https://www.cnblogs.com/agilestyle/p/12692113.html 先看一个非线性的图例 准备数据 建模训练 ...
