機器學習（迴歸三）——線性迴歸-多項式擴展

文章目錄 概述 代碼 分析 總結 概述 前兩篇博客介紹的是線性迴歸，線性迴歸的一個問題是有可能出現欠擬合現象，由於它求的是具備最小均方偏差的無偏估計。顯而易見，若是模型欠擬合將不能取得最好的預測效果。因此有些方法容許在估計中引入一些誤差，從而下降預測的均方偏差。其中的一個方法是本文的多項式擴展，還有一個是後續的博客會介紹的局部加權線性迴歸（Locally Weighted Linear Regre

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