原创转载请注明出处：https: www.cnblogs.com agilestyle p .html 先看一个非线性的图例 准备数据 建模训练 评估模型 可以看到，这个模型非常的欠拟合，解决办法：构建多项式特征 在原有特征的基础上进行变换得到的特征 ，使用多项式回归，设置当前degree为 可以看到，当模型是 阶的时候，已经有了很好的改善。 分别设置degree为 ， ， ， ， ， Refer ...
2020-04-13 16:22 0 1484 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 ...
一次线性函数拟合曲线的结果，是欠拟合的情况： 下面进行建立2次线性回归模型进行预测： 二次线性回归模型拟合的曲线： 拟合程度明显比1次线性拟合的 ...
特征多项式与常系数线性齐次递推 一般来说，这个东西是用来优化能用矩阵乘法优化的递推式子的。 通常，这种递推式子的特征是在齐次的条件下，转移系数也可以通过递推得到。 对于这样的递推，通常解法为$O(NK)$的递推或者$O(k^3\log n)$的矩阵乘法，但是有些**毒瘤**的出题人~~吉老师 ...
函数说明： 1. PolynomialFeatures(degree=2, interaction_only=False, include_bias=False) 参数说明:degree=2,表示多项式的变化维度为2，即^2, interaction_only表示是否只使用a*b ...
零化多项式/特征多项式/最小多项式/常系数线性齐次递推 约定: \(I_n\)是\(n\)阶单位矩阵，即主对角线是\(1\)的\(n\)阶矩阵 一个矩阵\(A\)的\(|A|\)是\(A\)的行列式 默认\(A\)是一个\(n\times n\)的矩阵 定义 零化多项式 ...
一个比较慢的做法 首先你要知道矩阵的特征多项式是什么。 直接消元就可以了。 时间复杂度：\(O(n^5)\)或\(O(n^4)\)。 一个稍微快一点的做法 观察到特征多项式的次数是\(n\)。 我们就可以插值。 具体来说，先求出当\(x=0\ldots n ...
就这个东西看了好久才看懂，我在想啥啊 结论：相似矩阵的特征多项式相同。 证明：代入定义式即可。 \(A\) 与 \(B\) 相似也就是存在可逆矩阵 \(P\) 使得 \(A=P^{-1}BP\)。 只要在对 \(A\) 做初等行变换的时候，同时左乘上它的逆，就可以维持相似性。具体实现背代码 ...
定理 设 \(A=(a_{ij})_{n\times n}\)，则 \[|\lambda I-A|= \lambda^n + b_1\lambda^{n-1} +\cdots+b_{n-1} ...
