機器學習之線性回歸、多項式回歸
前言 以下內容是個人學習之后的感悟，轉載請注明出處~ 簡介 回歸屬於有監督學習中的一種方法。該方法的核心思想是從連續型統計數據中得到數學模型，然后將該數學模型用於 預測或者分類。該方法處理的數據可以是多維的。 一、線性回歸 原理 ...
原文：機器學習：邏輯回歸（使用多項式特征）
一 基礎 邏輯回歸中的決策邊界，本質上相當於在特征平面中找一條直線，用這條直線分割所有的樣本對應的分類 邏輯回歸只可以解決二分類問題 包含線性和非線性問題 ，因此其決策邊界只可以將特征平面分為兩部分 問題：使用直線分類太過簡單，因為有很多情況樣本的分類的決策邊界並不是一條直線，如下圖 因為這些樣本點的分布是非線性的 方案：引入多項式項，改變特征，進而更改樣本的分布狀態 二 具體實現 模擬數據集 使 ...
2018-07-29 17:11 0 2791 推薦指數：
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機器學習(八) 多項式回歸與模型泛化(上)
一、什么是多項式回歸 直線回歸研究的是一個依變量與一個自變量之間的回歸問題，但是，在畜禽、水產科學領域的許多實際問題中，影響依變量的自變量往往不止一個，而是多個，比如綿羊的產毛量這一變量同時受到綿羊體重、胸圍、體長等多個變量的影響，因此需要進行一個依變量與多個自變量間的回歸分析，即多元回歸 ...
機器學習筆記-多項式回歸
多項式回歸 目錄 多項式回歸的一般形式 多項式回歸示例 這篇學習筆記記錄一下由線性模型擴展至非線性模型的多項式回歸。 線性回歸模型形式簡單，有很好的解釋性，但它有不少假設前提，其中最重要的一條就是數據之間存在着線性關系，但是在實際生活中，很多數據之間是非 ...
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【機器學習】多項式回歸
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機器學習算法之多項式回歸
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機器學習：多項式回歸（scikit-learn中的多項式回歸和 Pipeline）
一、scikit-learn 中的多項式回歸 1）實例過程 模擬數據 相對於scikit-learn中的多項式回歸，自己使用多項式回歸，就是在使用線性回歸前，改造了樣本的特征； sklearn 中，多項式回歸算法 ...