Coursera Machine Learning 学习笔记（十一）
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时间：2015年06月20日
- Polynomial regression
由于线性回归并不适用于所有的数据，因此有时候我们需要用曲线来拟合我们的数据，例如用二次多项式：
或者三次多项式：
通常情况下我们需要先观察数据然后再决定需要尝试什么样的模型来拟合。
之后，我们可以令：
从而将二次多项式转换为线性回归模型。
值得注意的是：如果我们采用多项式回归模型，在运行梯度下降算法前，特征缩放是非常有必要的。
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