机器学习入门(七):多项式回归 PolynomialFeatures详解 上传者:温三人主 2020-12-31 04:25:38上传 PDF文件 138.26KB 热度 19次 文章目录前言PolynomialFeatures详细探讨如何实现多项式回归代码实现:正规方程验证 前言 在机器学习入门(六)中,已经通过pipeline快速实现了多项式回归。代码如下: PolyRegr = Pipeline([ ('poly',PolynomialFeatures(degree=2)), ('clf',LinearRegression()) ]) PolyRegr.fit(X, y) 这个方式省略了很多步骤,并且也无法得知PolynomialFeatures是如何运作的。 PolynomialFeatures详细探讨 现在有( 下载地址 用户评论 更多下载 下载地址 立即下载 用户评论 发表评论 温三人主 资源:412 粉丝:0 +关注 上传资源 免责说明 本站只是提供一个交换下载平台,下载的内容为本站的会员网络搜集上传分享交流使用,有完整的也有可能只有一分部,相关内容的使用请自行研究,主要是提供下载学习交流使用,一般不免费提供其它各种相关服务! 本站内容泄及的知识面非常广,请自行学习掌握,尽量自已动脑动手解决问题,实践是提高本领的途径,下载内容不代表本站的观点或立场!如本站不慎侵犯你的权益请联系我们,我们将马上处理撤下所有相关内容!联系邮箱:server@dude6.com