- 表格类数据做曲线拟合时，假设函数是如何确定的？
【问题如下】
像房价预测这样的表格类数据回归问题，我们当时的假设：“函数是线性的，也就是13个特征和房价之间的关系是一次方关系。”结果证明，效果还不错。然后，你好，我好，大家都好！
那么问题来了：
1、你是如何提前知道他们是线性关系的？
2、进一步说，在做曲线拟合时，假设函数是如何确定的？
【参考思路】
下面，我先抛砖，欢迎大家拍砖：
首先，没有办法能直接得出曲线是什么样的，试想如果能的话，我们还需要机器学习吗？直接用基于规则的算法，岂不是更高效？
其次，在实际工作中，往往是靠合理的“猜”来进行不断的尝试，最后达到一个效率和准确率的折中。
一般做法：
1、先做数据的归一化，统一量纲，让所有特征在进行训练前“人人平等”；
2、如果可以的话，可以用一些降维算法（比如PCA，t-SNE）来把特征降到2维，这样就可以利用Matplotlib等可视化工具来画一个三维图像，协助判断一下曲线的走势；
3、进一步说，可以简单粗暴直接上，先用线性回归来尝试，看效果；如果不行，那就再试二次方回归；还不行，就再试三次方回归 ... 大家还记得泰勒级数或是泰勒公式吧？他老人家已经证明了，只要阶数够高，不管你多复杂，我都可以拟合个差不多...
4、整个过程看上去很复杂，其实sklearn的多项式回归，很简单，几行代码就搞定。这个时候，你应该会非常感谢那些开源框架的作者们，让我们可以轻而易举的验证我们的想法 ...
实践证明：线性回归这种既简单又高效的算法，是最常用的，很多实际问题都可以搞定，所以，从线性回归开始尝试，没毛病 ...
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