机器学习中的多项式回归和多项式回归有什么不同？

多项式回归和多项式回归在机器学习中是两个不同的概念。

多项式回归是一种回归分析方法，用于建立自变量和因变量之间的非线性关系模型。它通过将自变量的幂次作为新的特征，将原始数据映射到高维空间中，然后使用线性回归模型来拟合这些高维特征，从而实现对非线性关系的拟合。多项式回归可以用于解决一些非线性问题，如曲线拟合、数据平滑等。在多项式回归中，多项式的次数决定了模型的复杂度，次数越高，模型越复杂，可以更好地拟合训练数据，但也容易出现过拟合的问题。

多项式回归与多项式回归不同，多项式回归是指在回归分析中使用多项式函数来拟合数据的方法。多项式回归可以看作是多项式回归的一种特殊情况，即多项式回归中的自变量只有一个。多项式回归可以用于解决一些非线性问题，如曲线拟合、数据平滑等。在多项式回归中，多项式的次数决定了模型的复杂度，次数越高，模型越复杂，可以更好地拟合训练数据，但也容易出现过拟合的问题。

总结起来，多项式回归是一种回归分析方法，用于建立自变量和因变量之间的非线性关系模型；而多项式回归是指在回归分析中使用多项式函数来拟合数据的方法。