怎麼用機器學習預測y=f(x1,x2,x3)注:這些量都是一維的。？
有一個系統，有三個輸入一個輸出。都是一維常數。然後通過實驗有了很多組組數據。想用機器學習看看能不能給定一組x求y
至少先猜一個模型吧喂。不猜怎麼知道用什麼演算法。
要不然就扔到神經網路里，也許能擬合成功，但是你沒法看出規律，它的結構不像傳統機器學習演算法有可解釋性。
最簡單的做法，sklearn庫，用 多層感知器回歸 跑
感覺不用機器學習，直接曲線擬合就行。。龍澤庫塔法
從機器學習的劃分來說，你可以選擇參數模型或者非參數模型，如果用非參數模型，則你需要定義x之間的相似性，也就是距離，然後找離你最近的幾個x的y值來做預測，此時，你無需假設任何模型的結構與形式；
當使用非參數模型的時候，你就需要對數據進行假設符合某個參數形式，然後利用現有的數據對參數進行估計，然後利用得到的參數帶入新的x進行預測
我說傳統機器學習的方法，可以分開為x1,x2,x3再加第四個特徵組數，對組數get dummies。
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