1. 感知机原理（Perceptron） 2. 感知机(Perceptron)基本形式和对偶形式实现 3. 支持向量机（SVM）拉格朗日对偶性（KKT） 4. 支持向量机（SVM）原理 5. ...

相对于线性回归模型只能解决线性问题，多项式回归能够解决非线性回归问题。 拿最简单的线性模型来说，其数学表达式可以表示为：y=ax+b，它表示的是一条直线，而多项式回归则可以表示成：y=ax2+bx+c,它表示的是二次曲线，实际上，多项式回归可以看成特殊的线性模型，即把x2看成一个特征，把x看成 ...

只能进行改进。本文本专注于线性模型的扩展 多项式回归 这是对数据提供非线性拟合 ...

过拟合和欠拟合以及为什么要对分为训练数据集和测试数据集 过拟合和欠拟合 有了多项式回归以后，就可以比较轻松地用线性回归来求解非线性的问题了，不过过于使用可能会导致过拟合和欠拟合 先使用实际的例子来说明过拟合和欠拟合 （在notebook中） 加载好包，创建好虚假的数据集x和y，设置随机 ...

在逻辑回归中使用多项式特征以及在sklearn中使用逻辑回归并添加多项式 在逻辑回归中使用多项式特征 在上面提到的直线划分中，很明显有个问题，当样本并没有很好地遵循直线划分（非线性分布）的时候，其预测的结果是不太准的，所以可以引用多项式项，从线性回归转换成多项式回归，同理，为逻辑回归添加 ...

原文链接：http://tecdat.cn/?p=9508 本文将使用三种方法使模型适合曲线数据：1）多项式回归；2）用多项式样条进行B样条回归；3） 进行非线性回归。在此示例中，这三个中的每一个都将找到基本相同的最佳拟合曲线。 多项式回归 多项式回归实际上只是多元回归的一种 ...

在一元回归分析中，如果依变量y与自变量x的关系为非线性的，但是又找不到适当的函数曲线来拟合，则可以采用一元多项式回归。 1、读取数据 def read_data(path): data=pd.read_csv(path ...

目录 [TOC] 基本形式 小试牛刀 再试牛刀 调用类库 基本形式 上文中，大叔说道了线性回归，线性回归是个非常直观又简单的模 ...