用Python进行机器学习（附代码、学习资源）

使用Python库、流水线功能以及正则化方法对非线性数据进行建模。

在数据科学和分析领域中，对非线性数据进行建模是一项常规任务。但找到一个结果随自变量线性变化的自然过程很不容易。因此，需要有一种简便并且稳健的方法来快速将测量数据集与一组变量进行拟合。我们假定测量数据可能包含了一种复杂的非线性函数关系。这应该是数据科学家或机器学习工程师常用的工具。

我们要考虑以下几个相关的问题：

如何确定拟合多项式的顺序？

“我们能不能画出数据图形直接得到结论？”

数据如果能清楚的可视化表示（即特征维度为1或2）时，方法可行。一旦数据的特征维度等于3或者更多，