关于非线性回归问题的学习总结
解决非线性回归问题方法之一是将非线性回归问题转化为线性回归的问题。
关于非线性回归的原理看台湾大学林轩田老师的《机器学习基石》课程。然后
python代码实现的过程就是利用sklearn中from sklearn.preprocessing import
Polynomial Features 求出非线性问题转化为线性问题的映射。再利用线性回归
方法进行拟合和打分。
在学习线性回归问题时，会遇到关于最小二乘法的讲解。我的疑问是在sklearn集成的线性回归的算法from sklearn.linear_model import LinearRegression是怎么体现最小二乘法求解的呢？后来看了sklearn文件，原来LinearRegression就是普通的最小二乘回归线性问题。
在网上搜过教程的时候发现还有利用梯度下降法解线性回归方程。这个和sklearn里面的有什么区别呢。
https://blog.csdn.net/ybdesire/article/details/67701289
这个网址详细介绍了from sklearn.linear_model import LinearRegression的源代码的解释，最后发现这个求解和梯度下降没有关系。
关于非线性回归问题的学习总结解决非线性回归问题方法之一是将非线性回归问题转化为线性回归的问题。关于非线性回归的原理看台湾大学林轩田老师的《机器学习基石》课程。然后python代码实现的过程就是利用sklearn中from sklearn.preprocessing importPolynomial Features 求出非线性问题转化为线性问题的映射。再利用线性回归方法进行拟合和打分。...
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures
from sklearn.linear_model import LinearRegression
# 载入数据
data = np.genfromtxt("job.csv", delimiter=",")
x_data = data[1:
非线性回归
是线性回归的延伸，线性就是每个变量的指数都是 1，而非线性就是至少有一个变量的指数不是 1。生活中，很多现象之间的关系往往不是线性关系。选择合适的曲线类型不是一件轻而易举的工作，主要依靠专业知识和经验。常用的曲线类型有 幂函数，指数函数，抛物线函数，对数函数和S型函数 。
化
非线性回归
为线性回归
通过变量代换，可以将很多的
非线性回归
转化为线性回归。比如目标函数假设是 y = ...
PolynomialFeatures使用说明
Sklearn
非线性回归
跟实现线性回归方法类似，也是用LinearRegression模型，但是在训练之前要用PolynomialFeatures来进行特征的构造。
我们先来看PolynomialFeatures的作用。
from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures
x = [[3], [4]...
x1=[470 285 470 470 470 100 470 100 100 100 100 285 285]';
x2=[300 80 300 80 80 190 80 190 300 300 80 300 190]';
x3=[10 10 120 120 10 10 65 65 54 120 120 10 120]';
X=[x1 x2 x3];
Y=[8.55 3.79 4.82 0.02
Created on 2018年1月24日
@author: Jason.F
@summary: 有监督回归
学习
-决策树回归模型，无需对数据进行特征转换，就能处理非线性关系的数据
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
