統計學習方法
多項式迴歸是一種統計學習方法，用於建模因變量和自變量之間的非線性關係。
在這種方法中，自變量被表示爲多項式函數，即，y = β0 + β1x1 + β2x1^2 + β3x1x2 + β4x2^2 + β5x1^3，其中β0、β1、β2、β3、β4和β5是模型參數，x1和x2是自變量，y是因變量。這種方法在只有一箇自變量時稱爲一元多項式迴歸，而在有多箇自變量時稱爲多元多項式迴歸。多項式迴歸通過添加更高次的多項式項來擴展特徵空間，從而能夠捕捉複雜的數據關係。雖然從統計估計角度看，多項式迴歸是線性的，但它能夠擬合非線性關係，這種特性使得它在實際應用中非常有用。