南洋理工大学作业|多项式在Python中的应用

伴随矩阵的特征值用于计算根的估计值。由于幂级数对这样的值来说数值上不稳定，远离复平面原点的根可能会有相当大的误差。由于在这些点附近的级数值相对于根的误差相对不敏感，具有多重性大于1的根也会表现出相当大的误差。牛顿法可以用来细化靠近原点的孤立根。在这篇博客中，你将学习如何在Python中添加两个多项式。

一、多项式概述

包括系数和变量的代数表达式称为多项式。变量的另一个名称是未定元。对于多项式表达式，我们可以进行数学运算，如加法、减法、乘法和正整数指数，但不能进行变量的除法。x2+x-12是一个具有单个变量的多项式的示例。这个例子有三项：x2，x和-12。

此外，参见：什么是数学

希腊语单词poly和nominal组合在一起意味着“许多短语”，这些单词是英语单词多项式的词源。多项式中存在的项数没有限制。此外，如果你想学习如何在Python中添加两个多项式。

二、什么是Python?

在Python中，函数是一组相关的语句，执行特定的任务。

函数有助于将我们的程序分解为更小和模块化的块。随着我们的程序变得越来越大，函数使它更有组织和可管理。

此外，它避免了重复，并使代码可重用。解决有关多项式在Python中的作用的问题，并通过我们的IT作业辅导提高你的成绩。

三、多项式回归

如果你的数据点明显不适合线性回归(通过所有数据点的直线)，那么多项式回归可能是合适的选择。

类似于线性回归，多项式回归通过利用变量x和y之间的关系来寻找数据点之间的最佳路径。

多项式回归相关关键词

在进入实际部分之前，你应该了解一些其他的东西。

我们将利用3x4 - 7x3 + 2x2 + 11来扩展你在多项式方面的词汇量，并提供一些关键的定义：

多项式的次数是多项式中最高次幂(最大指数);在我们的例子中，它是4，意味着我们正在处理一个四次多项式。系数是我们的多项式回归模型在训练数据集上尝试估计的未知参数。首项是最高次幂的项(在我们的例子中是3x4);这是最重要的项。

首项系数：首项的系数，在我们的多项式中为3;常数项，即y截距，保持不变：常数项是常数，与x的值无关。还要深入了解如何在Python中拟合多项式回归和使用链表在Python中进行多项式加法。

线性回归和多项式回归之间的区别

让我们谈谈3x4 - 7x3 + 2x2 + 11：多项式的标准形式是从最高次项到最低次项的项顺序。

在机器学习中，你经常会发现它是反过来的：

y = ß0+ß1x+ß2x+...+ßnxn

X是特征，ß0是y截距，其他的ß是我们希望在可用的x和y值上训练模型时找到的系数或参数，n是多项式的次数。Y是我们想要预测的响应变量(n越大，你可以创建的复杂曲线就越多)。

上面呈现的多项式回归公式与线性回归公式非常接近。

Y = Sß0 + Sß1x Sß2x Sß3x Sßnxn

多项式回归是用于描述非线性关系的线性模型。因此，这不是巧合。

海马课堂留学生作业辅导，根据学生的辅导需求匹配背景相符的专业老师。1V1个性化备课，双语教学，实时辅导，讲解相关知识点和解题思路，提供大型作业任务的解决方案，辅导计算机编程语言操作，教授学生高效完成PPT和演讲稿，针对性解决留学生各类作业中遇到的困扰，提高作业成绩。