淮安新港建设有限公司网站,免费做代理,上栗网站建设,建设银行网站支付限额怎么办现在开始我们来看多项式回归,首先理解多维 原来我们学习的使用线性回归,其实就是一条直线对吧,那个是一维的,我们之前学的全部都是一维的对吧,是一维的,然后是多远的,因为有多个x1,x2,x3,x4...
但是比如我们有一个数据集,是上面这种,的如果用一条直线很难拟合,那么
这个时候,…
现在开始我们来看多项式回归,首先理解多维 原来我们学习的使用线性回归,其实就是一条直线对吧,那个是一维的,我们之前学的全部都是一维的对吧,是一维的,然后是多远的,因为有多个x1,x2,x3,x4...
但是比如我们有一个数据集,是上面这种,的如果用一条直线很难拟合,那么
这个时候,我们如果用y = ax^2+bx+c 这样就可以了,这里是2维的,最高次幂是2 那么怎么来进行升维,其实就是,让元数,比如,一元一次方程这里的元,跟自己相乘
比如我们有个公式是:y = w0*x0+w1*x1+w2*x2 然后
y = w0*x0+w1*x1+w2*x2 这里 我们就可以通过多元多项式回归,扩展维度到:
x1,x2,x1^2,x2^2,x1x2...这样 然后公式就变了,维度变多了 对吧,这样我们再画出图来,就可以看到,不是单独的线性的了,是曲线了.
