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多项式回归（Polynomial Regression）（附代码）
多项式回归有个很重要的因素就是指数（degree）。如果我们发现数据的分布大致是一条曲线，那么很可能符合多项式回归，但是我们不知道degree是多少。所以我们只能一个个去试，直到找到最拟合分布的degree。这个过程我们可以交给数据科学软件完成。需要注意的是，如果degree选择过大的话可能会导致函数过于拟合， 意味着对...
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简单线性回归（Simple Linear Regression）（附代码）
简单线性回归是最基础的一种回归模型，自变量只有一个，函数曲线为直线，因变量为连续型，自变量可以是连续的或者是离散的。函数表示如下：其中 y 是因变量， x是自变量， β0 和 β1 属于起始值和系数，ε 为偏移量，为了使得到的函数模型更加准确，最后会加上偏移量。线性回归一般使用最小二乘法来求解函数模型级求解 β0 ...