Я понимаю, к чему стремится полиномиальная регрессия (лучше всего подходит методом наименьших квадратов), но я не могу найти алгоритма для нахождения коэффициента в многочлене. Грубая сила не жизнеспособна, и это единственное решение, о котором я могу думать. Есть ли способ итерации коэффициентов? Мне что-то не хватает?Как итерации коэффициентов в модели полиномиальной регрессии?
Я не уверен, что понимаю, что вы имеете в виду, но если вы спрашиваете, как получить коэффициенты, для каждой реализации регрессионного алгоритма должно быть легко получить окончательные веса. Здесь у вас есть хороший пример с использованием регрессии хребта для соответствия полинома с sklearn: ridge regression to fit a polynomial.
И если вы проверите документацию (sklearn.linear_model.Ridge), вы увидите, что для получения весового вектора (-ов) используется атрибут с именем coef_.
EDIT: Sklearn - это библиотека python для машинного обучения: scikit-learn.