伴隨矩陣的特征值用于計算根的估計值。由于冪級數對這樣的值來說數值上不穩定，遠離復平面原點的根可能會有相當大的誤差。由于在這些點附近的級數值相對于根的誤差相對不敏感，具有多重性大于1的根也會表現出相當大的誤差。牛頓法可以用來細化靠近原點的孤立根。在這篇博客中，你將學習如何在Python中添加兩個多項式。

一、多項式概述

包括系數和變量的代數表達式稱為多項式。變量的另一個名稱是未定元。對于多項式表達式，我們可以進行數學運算，如加法、減法、乘法和正整數指數，但不能進行變量的除法。x2+x-12是一個具有單個變量的多項式的示例。這個例子有三項：x2，x和-12。

此外，參見：什么是數學

希臘語單詞poly和nominal組合在一起意味著“許多短語”，這些單詞是英語單詞多項式的詞源。多項式中存在的項數沒有限制。此外，如果你想學習如何在Python中添加兩個多項式。

二、什么是Python?

在Python中，函數是一組相關的語句，執行特定的任務。

函數有助于將我們的程序分解為更小和模塊化的塊。隨著我們的程序變得越來越大，函數使它更有組織和可管理。

此外，它避免了重復，并使代碼可重用。解決有關多項式在Python中的作用的問題，并通過我們的IT作業輔導提高你的成績。

三、多項式回歸

如果你的數據點明顯不適合線性回歸(通過所有數據點的直線)，那么多項式回歸可能是合適的選擇。

類似于線性回歸，多項式回歸通過利用變量x和y之間的關系來尋找數據點之間的最佳路徑。

多項式回歸相關關鍵詞

在進入實際部分之前，你應該了解一些其他的東西。

我們將利用3x4 - 7x3 + 2x2 + 11來擴展你在多項式方面的詞匯量，并提供一些關鍵的定義：

多項式的次數是多項式中最高次冪(最大指數);在我們的例子中，它是4，意味著我們正在處理一個四次多項式。系數是我們的多項式回歸模型在訓練數據集上嘗試估計的未知參數。首項是最高次冪的項(在我們的例子中是3x4);這是最重要的項。

首項系數：首項的系數，在我們的多項式中為3;常數項，即y截距，保持不變：常數項是常數，與x的值無關。還要深入了解如何在Python中擬合多項式回歸和使用鏈表在Python中進行多項式加法。

線性回歸和多項式回歸之間的區別

讓我們談談3x4 - 7x3 + 2x2 + 11：多項式的標準形式是從最高次項到最低次項的項順序。

在機器學習中，你經常會發現它是反過來的：

y = ß0+ß1x+ß2x+...+ßnxn

X是特征，ß0是y截距，其他的ß是我們希望在可用的x和y值上訓練模型時找到的系數或參數，n是多項式的次數。Y是我們想要預測的響應變量(n越大，你可以創建的復雜曲線就越多)。

上面呈現的多項式回歸公式與線性回歸公式非常接近。

Y = Sß0 + Sß1x Sß2x Sß3x Sßnxn

多項式回歸是用于描述非線性關系的線性模型。因此，這不是巧合。

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