機器學習多項式擬合曲線的原理是通過使用多項式函數(shù)來擬合給定數(shù)據(jù)集中的樣本點，以達到最佳擬合的目標。
具體原理如下：
多項式表示：在多項式擬合中，我們使用多項式函數(shù)來表示數(shù)據(jù)的關系。多項式函數(shù)的形式通常為 f(x) = w0 + w1x + w2x^2 + … + wn*x^n，其中w0, w1, …, wn是待求的系數(shù)，n是多項式的階數(shù)。不同的階數(shù)n會引導多項式函數(shù)的復雜度和靈活性。
最小二乘法：多項式擬合的目標是找到最佳的系數(shù)w0, w1, …, wn來使得多項式函數(shù)與給定的樣本點最接近。常用的方法是最小二乘法，即最小化實際值與預測值之間的差異。這可以通過最小化誤差函數(shù)來實現(xiàn)，常用的誤差函數(shù)是均方誤差（Mean Square Error）。
模型訓練：為了找到最佳的系數(shù)，我們需要使用給定的樣本數(shù)據(jù)進行模型訓練。訓練的過程就是找到最小化誤差函數(shù)的系數(shù)。常用的方法是使用梯度下降法或者解析解（即直接求解導數(shù)為0的解）。
模型評估：訓練完成后，我們需要對模型進行評估，以判斷其性能和擬合程度。常用的評估指標包括均方根誤差（Root Mean Square Error）、決定系數(shù)（Coefficient of Determination）等。
擬合曲線：最終，我們可以使用得到的最佳系數(shù)來繪制擬合曲線，以表現(xiàn)數(shù)據(jù)的關系。這條曲線可以用于預測新的樣本點的輸出值。
總結來說，機器學習多項式擬合曲線的原理是通過使用多項式函數(shù)來擬合數(shù)據(jù)的關系，通過最小化誤差函數(shù)來找到最佳系數(shù)，從而得到擬合曲線。
