目前,我正在学习机器学习中的正规方程式。
但是,当我看到他们如何使用这个方程时,我发现他们总是在矩阵X的起始处增加一个1s的列,然后再转置。
我不明白为什么。这背后的逻辑是什么?
我发现这些东西的地方
1) 古瑟拉 -理论
2)执行
现在让我们用法线方程来计算。我们将使用NumPy线性代数模(
inv())的np.linalg函数计算矩阵的逆,以及矩阵乘法的dot()方法:X_b = np.c_[np.ones(( 100, 1)), X] # add x0 = 1 to each instanceGéron,Aurélien。使用Scikit- Learning和TensorFlow:构建智能系统的概念、工具和技术(第111页)。奥赖利媒体。Kindle版。
发布于 2018-02-18 07:30:00
正态方程的设计使得模型中的每个系数都有一个输入,它被相乘。它们的列是截取项的“输入”。
发布于 2019-08-29 14:58:33
这样做是为了适应偏见。在寻找假设函数时,矩阵乘法中的偏差或y截距部分与1(1列)相乘。
https://datascience.stackexchange.com/questions/27945
复制相似问题