# codind:utf-8
from sklearn.linear_model import SGDRegressor,LinearRegression,Ridge
from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt x = np.arange(-10,10,0.1).reshape(-1,1)
y = np.sin(x) + np.random.randn(len(x),1)
# y = y.reshape(-1)
poly_reg =PolynomialFeatures(degree=9)
X_ploy =poly_reg.fit_transform(x)
print(X_ploy.shape)
lin_reg=LinearRegression()
lin_reg.fit(X_ploy,y) y_pred = lin_reg.predict(X_ploy) plt.scatter(x,y,s=4)
plt.plot(x,y_pred,'r*')
plt.show()

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