机器学习与智能计算 之 最小二乘法

要点

多项式拟合是利用线性模型来解决非线性问题的有效方法。模型由一个线性的系数（待求）与原始输入变量的乘积和组成。用任意函数替代乘积中的变量也适用，只要这个函数是确定的（函数中没有自由参数，只有系数相乘）。优化的系数由最小化误差平方和来决定，因此需要解一组线性方程。如果输入-输出的样本数没有系数个数多，那么将导致过拟合，使用该模型在新样本中获取输出是危险的。多项式拟合是利用线性模型来解决非线性问题的有效方法。模型由一个线性的系数（待求）与原