非線性回歸
1. 基本模型 測試數據為X（x0，x1，x2···xn） 要學習的參數為： Θ（θ0，θ1，θ2，···θn） 向量表示： 處理二值數據，引入Sigmoid函數時曲線 ...
原文：數據處理筆記---非線性回歸模型
sklearn實現非線性回歸模型的本質是通過線性模型實現非線性模型，如何實現呢 sklearn就是先將非線性模型轉換為線性模型，再利用線性模型的算法進行訓練模型。 一 線性模型解決非線性模型的思想 樣本數據如下 x y 假設樣本數據符合線性模型 y a a x，則可以直接利用sklearn的線性回歸模型方法訓練該模型 原理: 假設樣本數據符合非線性模型 y a x a x a x a x ， 其 ...
2021-06-09 00:13 0 980 推薦指數：
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