deg 在 np.polyfit numpy 中做什么
what does deg do in np.polyfit numpy
x = np.array([1, 3, 5, 7, 9])
y = np.array([ 6, 3, 9, 5 , 4])
m , b = np.polyfit(x, y, 1)
1(deg) 在这个线性回归中是如何工作的？我知道它代表拟合多项式的程度，但它实际上是如何工作的。
度数n决定了拟合所用的多项式。该式中的系数p为降幂，p的长度为n+1
然后将此公式拟合（在 least-squares 意义上）数据。
x = np.array([1, 3, 5, 7, 9])
y = np.array([ 6, 3, 9, 5 , 4])
m , b = np.polyfit(x, y, 1)
1(deg) 在这个线性回归中是如何工作的？我知道它代表拟合多项式的程度，但它实际上是如何工作的。
度数n决定了拟合所用的多项式。该式中的系数p为降幂，p的长度为n+1
然后将此公式拟合（在 least-squares 意义上）数据。