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 ...

函數說明： 1. PolynomialFeatures(degree=2, interaction_only=False, include_bias=False) 參數說明:degree=2,表示多項式的變化維度為2，即^2, interaction_only表示是否只使用a*b ...

特征多項式與常系數線性齊次遞推 一般來說，這個東西是用來優化能用矩陣乘法優化的遞推式子的。 通常，這種遞推式子的特征是在齊次的條件下，轉移系數也可以通過遞推得到。 對於這樣的遞推，通常解法為$O(NK)$的遞推或者$O(k^3\log n)$的矩陣乘法，但是有些**毒瘤**的出題人~~吉老師 ...

一次線性函數擬合曲線的結果，是欠擬合的情況： 下面進行建立2次線性回歸模型進行預測： 二次線性回歸模型擬合的曲線： 擬合程度明顯比1次線性擬合的 ...

為： 其中X表示的房屋面積。 所以選擇了合適的特征，對算法進行預測和分類是非常有好處的 多項式回 ...

一、特征工程概述 “數據決定了機器學習的上限，而算法只是盡可能逼近這個上限”，這里的數據指的就是經過特征工程得到的數據。特征工程指的是把原始數據轉變為模型的訓練數據的過程，它的目的就是獲取更好的訓練數據特征，使得機器學習模型逼近這個上限。特征工程能使得模型的性能得到提升，有時甚至在 ...

機器學習是從數據中自動分析獲取規律（模型），並利用規律對未知數據進行預測。 數據集的構成：特征值+目標值（根據目的收集特征數據，根據特征去判斷、預測）。（注意：機器學習不需要去除重復樣本數據） 常用的數據集網址： Kaggle網址：https://www.kaggle.com ...

多項式特征（在原有特征的基礎上進行變換得到的特征），使用多項式回歸，設置當前degree為5 ...