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摘要：機器學習多項式回歸原理介紹機器學習多項式回歸實現機器學習多項式回歸實現使用實現多項式回歸，沒有使用等機器學習框架，目的是幫助理解算法的原理。將和的訓練集轉換為矩陣形式。和線性回歸類似，使用正規方程法，先驗證矩陣的可逆性。
【機器學習】多項式回歸原理介紹
【機器學習】多項式回歸python實現
【機器學習】多項式回歸sklearn實現
使用python實現多項式回歸，沒有使用sklearn等機器學習框架，目的是幫助理解算法的原理。
使用一個簡單的數據集來模擬，只有幾條數據。
代碼從數據集中讀取X和y。
為X添加二次方項，用Z替換。
給Z添加 1 列，初始化為 1 ，用來求偏置項。
劃分訓練集和測試集。
將Z和y的訓練集轉換為矩陣形式。
和線性回歸類似，使用正規方程法，先驗證矩陣的可逆性。
去掉Z中全為1的列。
使用測試集驗證模型。
Z和y的訓練集轉換回數組形式。
打印結果和圖片。
運行結果
從圖中看出數據分布在一條拋物線附近。
最終得到的模型為：
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摘要：機器學習多項式回歸原理介紹機器學習多項式回歸實現機器學習多項式回歸實現在上一節中我們介紹了線性回歸的原理，然后分別用和實現了不同變量個數的線性回歸的幾個例子。可以看出多項式回歸模型的效果綠線要明顯好于線性回歸模型黃線。 【機器學習】多項式回歸原理介紹 【機器學習】多項式回歸python實現 【機器學習】多項式回歸sklearn實現 在上一節中我們介紹了線性回歸的原理，...
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