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 ...
原文：线性回归与多项式回归的区别,如何判断他们的使用场景
前言: 以下内容是个人学习之后的感悟，转载请注明出处 总结: 回归属于监督学习的一种的方法,从连续的数据中得到模型,然后将该数据模型进行预测或者分类. 线性回归模型 把数据通过画图画出来,如果是下面这样的,那么他就适合于线性回归 , 这组数据不属于正态分布, 但用线性回归的话,就可以很好的进行拟合,如果用多项式回归的话,那么拟合度会很差. 画一个拟合曲线观察一下,还是比较拟合的 可以查看这两张图片 ...
2019-04-15 10:18 0 3981 推荐指数：
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