机器学习中的多项式回归和多项式回归有什么不同？

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我是否可以使用其他不基于决策树的回归类型来像学习梯度增强的弱学习者一样使用它？

regression、boosting、ensemble

我在想，如果我能像弱学习者一样在梯度提升中使用多项式回归，但我读到决策树是用来做这个的，我找不到其他弱学习者可以使用的可能性的东西。

浏览 0提问于2020-05-26得票数 2

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machine-learning、regression、polynomials

我目前正在尝试掌握回归，我遇到过一些人将多项式和多项式这两个词互换使用，但我也听到人们说多项式回归是多项式回归的一部分。我显然很困惑。我知道多项式函数是这样的：，f(x)=ax^2+bx+c，但据我所知，这也是一个多项式函数。那么poly和multi的意思是一样的吗？还是有实际的区别？

浏览 19提问于2019-05-01得票数 0

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多项式回归的正态方程和梯度下降有什么不同？

machine-learning、linear-regression

我是机器学习的新手，愿意学习和使用机器学习。只是我仍然不能理解在某些情况下使用正态方程与梯度下降相比的好处。我在Coursera上使用了Andrew Ng的课程，但是这个符号真的让我很难理解。我想知道更多关于多项式回归的代价函数J(ō)的推导，以及他为什么使用向量x(i)转置的原因

浏览 7提问于2018-08-01得票数 1

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多项式回归与多层感知器

machine-learning、neural-network、deep-learning、mlp、normal-equation

多项式回归和多层感知器具有不同的结构和学习过程。这两种算法的优缺点是什么？在某些情况下，其中一个应该表现得比另一个好吗？

浏览 0提问于2018-03-03得票数 1

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多项式回归法方程与梯度下降的区别是什么？

machine-learning、linear-regression、normal-equation

我是机器学习的新手，愿意学习机器并与机器学习一起工作。只是在某些情况下，与梯度下降相比，我仍然无法理解使用正规方程的好处。我用安德鲁·吴( Andrew )的课程“古瑟拉”，但这个符号确实让我很难理解。我想知道更多关于多项式回归的成本函数$J(\theta)$的推导，以及他为什么使用向量$x(i)$的转置。

浏览 0提问于2018-08-01得票数 2

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非线性回归与多项式回归的区别

linear-regression

我读过几篇关于多项式回归和非线性回归的文章，但是他们说两者是不同的概念。我的意思是，当你说多项式回归，实际上，它意味着它的非线性权利。那么，为什么数据科学世界在这两个概念上存在差异呢？

浏览 0提问于2019-10-10得票数 4

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基于历史数据的系统负荷预测算法

algorithm、prediction

我正在根据以前的数据创建一个系统负载预测系统。我有以下几天的数据格式：01 20%04 20%06 30% 07给定许多星期一的此类数据，我希望根据给定的数据来预测下个星期一的cpu使用率。我在寻找某种算法。请帮帮我。

浏览 0提问于2013-06-19得票数 0

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时间序列输入在多元多项式回归模型中起作用吗？

model-selection

在完成我的在线课程后，我试图做一个附带的项目，以便更好地理解整个数据科学。我现在正处于项目总体布局的早期阶段，我想知道你是否可以把时间序列数据和变量(必要时进行归一化)放在多元多项式回归模型中？

浏览 0提问于2023-05-11得票数 0

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预测3个水平的因子并返回每个因子的百分比

r、machine-learning、glm、predict

A组，B组和C组。

浏览 15提问于2019-12-18得票数 1

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SLR或多项式回归

python、regression

我现在正在学习Python中的回归分析。我想问一下，如果我对以下散点图变量进行回归分析，在Python中什么(以及为什么)会提供准确的结果: SLR或多项式回归 ?

浏览 14提问于2020-09-04得票数 0

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一个输入特征的多项式回归

machine-learning

我是机器学习的新手。我有一个关于使用一个特征的多项式回归的问题。 htheta(x) = theta0 + (theta1)x1 + (theta2)x1^2 + (theta3)x1^3。我的问题是，这种场景的用例是什么</em

浏览 7提问于2017-12-17得票数 0

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用同样图绘制多项式回归图

csv、python-2.7、numpy、matplotlib

我有一些代码片段，它们读取两个csvs并使用matplotlib.pyplot绘制它们，并在相同的两个csvs上执行多项式回归。我想要做的是在同一张图上绘制数据和多项式回归图。'Test graph ')plt.ylabel('y axis ') 我的第二段代码执行简

浏览 3提问于2013-10-04得票数 3

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model.coef_是从什么方程推导出来的？(SKLearn)

scikit-learn、linear-regression、machine-learning-model

很简单的问题，但一些东西，我一直无法理解，通过搜索互联网。使用SKlearn运行LR模型后，关键输出之一是coef_和intercept_。我理解coef_是一个完全描述模型关系的转换矩阵；使用coef_和添加intercept_来执行输入数据的点乘积将为您的输入生成预测值。我的问题是:定义一阶模型coef_的方程是什么？这种情况在二阶模型下会发生什么变化？这个方程在具有n个特征的多元模型

浏览 0提问于2022-05-26得票数 0

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线性回归模型

machine-learning、regression、linear-regression

我是机器学习的新手，我想学的第一个概念是线性回归。我读过，要应用线性回归，我需要使用线性模型。从这个假设出发，我知道这是一个简单的线性回归模型：线性回归的定义是，因变量y应该是参数w的线性组合(但对于自变量x则不一定相同)。所以我们可以说，这也是一个线性回归模型：在这种情况下，我应该说这是一个线性回归模型，因为对于定义来说，w0、w1和w2在表达式中仍然

浏览 0提问于2018-06-26得票数 2

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学习曲线光滑性的定量度量

deep-learning、training、model-evaluations

\DeclareMathOperator{\loss}{loss} 学习曲线的平滑性有什么定量的衡量标准吗？我在文章中很

浏览 0提问于2021-06-24得票数 1

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我正在处理三维坐标数据(x，y，z)，但是我知道z坐标是系统错误的，z的误差依赖于x和y。然而，我确实有一些数据，我知道正确的z值，所以我想要建立一个模型，给x坐标给出正确的z值，但是我不知道最好的方法是什么。我试过使用支持向量回归器(支持向量回归)，但结果非常糟糕，我还测试了k-最近邻回归器，它对我所拥有的数据点非常有效，但是在没有数据的3d空间中有一些漏洞，而且我相当肯定k-最近邻回归器不会给出正确的结果我觉得应该有一个简单<em

浏览 0提问于2023-02-20得票数 0

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机器学习课程中的多项式回归

machine-learning、regression

在学习吴家祥的机器学习课程的同时。我发现，在二次回归方程中，在一定的x值之后，房价可能会下降。有人能解释一下为什么会这样吗？

浏览 1提问于2018-03-19得票数 0

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弹性回归拟合好均值差方差

machine-learning、predictive-modeling

所以，我对机器学习有点陌生，我试着用一组特性和过去12个月的滑动窗口来预测一个企业的月销售额。📷 正如它所显示的，这个模型在一定程度上拟合了曲线的平均值，但我希望它也能拟合方差。因此，我一直在寻找哪种技术或特性可以更好地符合我的数据，但我仍然没有发现任何精确的

浏览 0提问于2017-04-17得票数 2

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R中多个自变量的多项式回归

r、regression、polynomials、non-linear-regression

我有一个有5个自变量和1个因变量的数据集。我想知道我能不能对它应用多项式回归模型。如果是，那么请指导我，当我没有任何关于R中多个自变量之间关系的先验信息时，如何将多项式回归模型应用于R中的多个自变量。ind1 ind2 ind3 ind4 ind5 dep

浏览 17提问于2017-07-10得票数 0

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非线性机器学习算法

python、regression、non-linear

我正在使用python开发一个数据集，我有17个变量需要用来预测一件事(事情是%)，任何人都知道有任何非线性机器学习算法可以做到这一点。我有过。已经实现了对它的多元线性回归，但是数据不是很线性，所以我想要一个更好的拟合。我尝试过的所有其他算法，比如多项式回归，都需要相同的值X=Y，但在这种情况下，这是不可能的，因为我有17个变量，所有这些都需要用来预测一件事。

浏览 4提问于2022-07-13得票数 -1

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