多特征和多项式拟合
通过几种不同的方式，我们可以改变特征和预测函数的形式。
把多个参数合成一个：比如长度和宽度两个参数合成为面积，也就是说令 x3 = x1 * x2
.
多项式拟合
线性回归的预测函数不一定非要是一条直线。Our hypothesis function need not be linear (a straight line) if that does not fit the data well.
二次，三次或者平方根型也都是可以的。
比如，如果预测函数模型是 hθ(x)=θ0+θ1x1
那么可以通过 来创建新的特征得到二次型
hθ(x)=θ0+θ1x1+θ2x12
或者三次函数** hθ(x)=θ0+θ1x1+θ2x12+θ3x13
**
然后令 **x2=x12 **, x3=x13
得到 ** hθ(x)=θ0+θ1x1+θ2x2+θ3x3
**
注意⚠️： 如果进行了这样的操作之后，在缩放的时候也要注意，缩放的变化之后的。比如x 为 [1,10], x2 为 [1,100]。
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本文标题：[线性回归] 多项式拟合
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