Coursera Machine Learning 學習筆記（十一）

- Polynomial regression

       由於線性迴歸並不適用於所有的數據，因此有時候我們需要用曲線來擬合我們的數據，例如用二次多項式：

      

       或者三次多項式：

      

       通常情況下我們需要先觀察數據然後再決定需要嘗試什麼樣的模型來擬合。

       之後，我們可以令：

      

       從而將二次多項式轉換爲線性迴歸模型。

       值得注意的是：如果我們採用多項式迴歸模型，在運行梯度下降算法前，特徵縮放是非常有必要的。