Туториал по полиномиальной регрессии на TensorFlow

Лучший способ понять полиномиальную регрессию - это вернуться к линейной регрессии.

На примерах Михаил Дорошенко показывает, что если данные не линейны, даже наилучшая линия не может правильно заполнить все данные. Эта проблема недостаточно обученной модели также известна как недообучение или underfit. Это в основном означает, что модель слишком проста или недостаточно обучена. Вот откуда приходит идея полиномиальной регрессии. Она позволяет построить более сложную линию, такую как квадратичная кривая, кубическая кривая или любая другая кривая: https://dou.ua/forums/topic/31457/?from=tg-tech