Features and Polynomial Regression(多项式回归)

改变特征和假设函数有多重方法。
我们可以将多个功能组合成一个。例如，我们可以通过取x1·x2将x1和x2组合成新的特征x3。

Polynomial Regression

如果不符合数据，我们的假设函数不需要是线性的（直线）.
我们可以通过使其成为二次，立方或平方根函数（或任何其他形式）来改变假设函数的行为或曲线。
例如：

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对于已有的特征，我们可以通过基于已有的特征生成其他的形式，从而使得假设函数成为二次，三次或者平方根函数。

但是，如图中，x2,x3,根据x1的取值范围，他们的范围可以推断出，但是二次，三次等会导致特征范围变得广泛，因此， 特征缩放是非常重要的。