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探索特征工程和多项式回归,使用线性回归来拟合非常复杂甚至非线性的函数。
fx=w*x²+b,属于线性回归的扩展,这个公式在数学中不属于线性,因为有x²,而在机器学习中属于线性回归,因为w,b是一次项,详情有待补充。
扩展线性回归为多项式回归,重新构建特征数组X=x**2,对应函数x²*w+b,通过梯度下降计算最佳w,b并代入函数,能够拟合非线性数据。
n表示特征数量。