每天五分钟机器学习:多项式非线性回归模型

本文重点

在前面的课程中，我们学习了线性回归模型和非线性回归模型的区别和联系。多项式非线性回归模型是一种用于拟合非线性数据的回归模型。与线性回归模型不同，多项式非线性回归模型可以通过增加多项式的次数来适应更复杂的数据模式。在本文中，我们将介绍多项式非线性回归模型的原理、应用场景以及建模方法。

多项式非线性回归模型

多项式非线性回归模型是一种基于多项式的回归模型，它假设自变量与因变量之间的关系可以通过多项式函数来描述。多项式函数是一种形式为y = a0 + a1*x + a2*x^2 + ... + an*x^n的函数，其中y是因变量，x是自变量，a0, a1, a2, ..., an是多项式的系数，n是多项式的次数。

如果多项式中只有一个特征及这个特征的高次项叫做单元多项式回归，如果有多个多特征及这些特征的高次项那么这个就叫做多元线性回归。

多项式非线性回归模型应用场景

多项式非线性回归模型适用于自变量与因变量之间存在非线性关系的情况。在现实世界中，很多问题都可以通过多项式非线性回归模型来建模，例如：

- 自然科学领域：物理学、化学等领域的实验数据通常包含非线性关系，多项式非线性回归模型可以用来拟合这些数据，从而得到物理或化学规律的数学表达式。

- 经济学领域：经济学中的一些经验规律也可以通过多项式非线性回归模型来描述，例如经济增长模型、消费模型等。

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