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房屋与房屋尺寸多项式回归代码

sklearn实现多项式回归 多项式回归 一个数据集，用散点图画出来如下图，可以看到此时用一条直线（或者超平面）是不能拟合的，所以需要用一个多项式表示的曲线（或者超曲面）才能得到更好的拟合结果。

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冰冰ML:如何让机器学习变得更有趣

第一条建议是使用真正的数据来进行实验。如果你只使用生成的数据或简单的数据集，那么你的机器学习结果可能会受到限制。真实数据可以让你更好地理解问题的本质，并更好地评估你的模型的性能。第二条建议是娱乐化机器学习。这意味着将机器学习应用到一些有趣的场景中，如游戏开发、艺术创作、音乐生成等。

机器学习中「正则化来防止过拟合」到底是一个什么原理?

过度拟合的问题通常发生在变量（特征）过多的时候。这种情况下训练出的方程总是能很好的拟合训练数据，也就是说，我们的代价函数可能非常接近于 0 或者就为 0。但是，这样的曲线千方百计的去拟合训练数据，这样会导致它无法泛化到新的数据样本中，以至于无法预测新样本价格。

正则化主要是为了防止模型过拟合。1，过拟合是指模型在训练集上表现非常好，但在新的数据上表现较差，主要原因是模型对训练集过分拟合。 2，正则化的作用就是在目标函数中引入一些正则项，使得模型训练时不仅要考虑数据的拟合，还要考虑模型的简单性，从而减少模型的过拟合。

正则化是一种在机器学习和统计模型中用于防止过拟合的技术。通过引入额外的信息或惩罚项，正则化能够减少模型的复杂度，防止模型在训练数据上表现过好，但在测试数据上表现不佳的问题。正则化的基本原理是在模型的损失函数中添加一个与模型复杂度相关的惩罚项。

Dropout 是一种常用的正则化技术，用于防止神经网络过拟合。它的工作原理是在每次训练迭代中随机丢弃一部分神经元（即关闭它们），这样网络就不能依赖于任何一个特定的神经元。换句话说，每次迭代都使用一个略有不同的网络结构进行训练，这有助于网络学习到更鲁棒的特征表示。

正则化是一种在机器学习和统计学中常用的技术，主要用于防止模型过拟合，提高模型的泛化能力。通过引入额外的信息或约束，正则化可以帮助我们找到一个更简单、更稳定的模型，使其在未见过的数据上表现更好。正则化的基本原理是在模型的损失函数中添加一个额外的项，这个项与模型的复杂度相关。