本案例使用房价预测的数据，使用Python做了线性回归、二次回归和三次回归，并分别得出三者的模型拟合得分，来探究针对本案例的模型拟合效果。也侧面分析了欠拟合、过拟合的现象。

针对光谱反射率重建常用方法中主成分分析法重建后产生病态的问题，提出一种基于降维正则化多项式的光谱反射率重建方法;利用主成分分析法对训练样本的高维光谱数据进行降维，在降维的基础上对样本的通道响应数进行多项式回归扩展来提高光谱反射率重建的精度，同时加入Tikhonov限制条件来避免多项式扩展导致的数据不稳定性和随机噪声产生的病态问题。结果表明：降维正则化多项式光谱反射率重建方法在精度评价中的效果优于主成分分析法和多项式回归扩展法，同时实现了降低光谱数据计算量、优化通道响应、提高反射率重建精度的目的。