机器学习(三):多项式回归

如果您的数据点显然不适合线性回归(穿过数据点之间的直线),那么多项式回归可能是理想的选择。它的出现就是为了弥补线性回归。

像线性回归一样,多项式回归使用变量 x 和 y 之间的关系来找到绘制数据点线的最佳方法。
在这里插入图片描述

一、案例(numpy实现)

1.1 搭建模型

在下面的例子中,我们注册了 18 辆经过特定收费站的汽车。我们已经记录了汽车的速度和通过时间(小时)。x 轴表示一天中的小时,y 轴表示速度:

import matplotlib.pyplot as plt

x 

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