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摘要：機(jī)器學(xué)習(xí)多項(xiàng)式回歸原理介紹機(jī)器學(xué)習(xí)多項(xiàng)式回歸實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)多項(xiàng)式回歸實(shí)現(xiàn)使用實(shí)現(xiàn)多項(xiàng)式回歸，沒有使用等機(jī)器學(xué)習(xí)框架，目的是幫助理解算法的原理。將和的訓(xùn)練集轉(zhuǎn)換為矩陣形式。和線性回歸類似，使用正規(guī)方程法，先驗(yàn)證矩陣的可逆性。
【機(jī)器學(xué)習(xí)】多項(xiàng)式回歸原理介紹
【機(jī)器學(xué)習(xí)】多項(xiàng)式回歸python實(shí)現(xiàn)
【機(jī)器學(xué)習(xí)】多項(xiàng)式回歸sklearn實(shí)現(xiàn)
使用python實(shí)現(xiàn)多項(xiàng)式回歸，沒有使用sklearn等機(jī)器學(xué)習(xí)框架，目的是幫助理解算法的原理。
使用一個(gè)簡單的數(shù)據(jù)集來模擬，只有幾條數(shù)據(jù)。
代碼從數(shù)據(jù)集中讀取X和y。
為X添加二次方項(xiàng)，用Z替換。
給Z添加 1 列，初始化為 1 ，用來求偏置項(xiàng)。
劃分訓(xùn)練集和測試集。
將Z和y的訓(xùn)練集轉(zhuǎn)換為矩陣形式。
和線性回歸類似，使用正規(guī)方程法，先驗(yàn)證矩陣的可逆性。
去掉Z中全為1的列。
使用測試集驗(yàn)證模型。
Z和y的訓(xùn)練集轉(zhuǎn)換回?cái)?shù)組形式。
打印結(jié)果和圖片。
運(yùn)行結(jié)果
從圖中看出數(shù)據(jù)分布在一條拋物線附近。
最終得到的模型為：
如果需要代碼和數(shù)據(jù)集，請(qǐng)掃描下面二維碼關(guān)注公眾號(hào)【AI developer】，回復(fù)【代碼】即可免費(fèi)獲取。
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摘要：機(jī)器學(xué)習(xí)多項(xiàng)式回歸原理介紹機(jī)器學(xué)習(xí)多項(xiàng)式回歸實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)多項(xiàng)式回歸實(shí)現(xiàn)在上一節(jié)中我們介紹了線性回歸的原理，然后分別用和實(shí)現(xiàn)了不同變量個(gè)數(shù)的線性回歸的幾個(gè)例子。可以看出多項(xiàng)式回歸模型的效果綠線要明顯好于線性回歸模型黃線。 【機(jī)器學(xué)習(xí)】多項(xiàng)式回歸原理介紹 【機(jī)器學(xué)習(xí)】多項(xiàng)式回歸python實(shí)現(xiàn) 【機(jī)器學(xué)習(xí)】多項(xiàng)式回歸sklearn實(shí)現(xiàn) 在上一節(jié)中我們介紹了線性回歸的原理，...
摘要：機(jī)器學(xué)習(xí)多項(xiàng)式回歸原理介紹機(jī)器學(xué)習(xí)多項(xiàng)式回歸實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)多項(xiàng)式回歸實(shí)現(xiàn)使用框架實(shí)現(xiàn)多項(xiàng)式回歸。使用函數(shù)簡化這部分預(yù)處理過程。當(dāng)為時(shí)，中的第一個(gè)值為，中的值為實(shí)際的截距。如圖，第一部分是為時(shí)的結(jié)果，第二部分是為時(shí)的結(jié)果。 【機(jī)器學(xué)習(xí)】多項(xiàng)式回歸原理介紹 【機(jī)器學(xué)習(xí)】多項(xiàng)式回歸python實(shí)現(xiàn) 【機(jī)器學(xué)習(xí)】多項(xiàng)式回歸sklearn實(shí)現(xiàn) 使用sklearn框架實(shí)現(xiàn)多項(xiàng)式回歸。使用框架更方...
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