并不是一条直线，如下图；因为这些样本点的分布是非线性的； 方案：引入多项式项，改变特 ...

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 ...

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 ...

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 ...

为： 其中X表示的房屋面积。 所以选择了合适的特征，对算法进行预测和分类是非常有好处的 多项式回 ...

一、特征工程概述 “数据决定了机器学习的上限，而算法只是尽可能逼近这个上限”，这里的数据指的就是经过特征工程得到的数据。特征工程指的是把原始数据转变为模型的训练数据的过程，它的目的就是获取更好的训练数据特征，使得机器学习模型逼近这个上限。特征工程能使得模型的性能得到提升，有时甚至在 ...

机器学习是从数据中自动分析获取规律（模型），并利用规律对未知数据进行预测。 数据集的构成：特征值+目标值（根据目的收集特征数据，根据特征去判断、预测）。（注意：机器学习不需要去除重复样本数据） 常用的数据集网址： Kaggle网址：https://www.kaggle.com ...

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5 ...