Введение
Вы, возможно, хорошо поняли линейную регрессию. После освоения $унарной$ и $многофакторной$ форм линейной регрессии мы можем делать регрессионные прогнозы для некоторых данных с линейными тенденциями распределения. Однако, в жизни часто есть данные, которые не такие "линейные", такие как колебания на фондовом рынке, трафик и т.д. Как обрабатывать такие данные с нелинейным распределением? Методы для этого будут описаны в этом эксперименте.
Полиномиальная регрессия
Советы по работе с ВМ
После запуска ВМ перейдите в левый верхний угол и переключитесь на вкладку Notebook, чтобы приступить к практике в Jupyter Notebook.
Иногда может потребоваться подождать несколько секунд, пока Jupyter Notebook полностью загрузится. Проверка операций не может быть автоматизирована из-за ограничений Jupyter Notebook.
Если вы сталкиваетесь с проблемами во время обучения, не стесняйтесь обращаться к Labby. Оставьте отзыв после занятия, и мы оперативно решим проблему для вас.
Резюме
Поздравляем! Вы завершили Полиномиальную регрессию. Вы можете выполнить больше лабораторных работ в LabEx, чтобы улучшить свои навыки.
