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想问一下bobo老师,多元回归算法里的Xb 在5-10线性回归算法总结里是转置了一下吗
我知道是Θ^T * X 和 Xb * Θ 得出的结论相同。是不是 随便表示,只要在算法中实现就可以?

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在总结的 PPT 中,x 是小的 x,表示一个向量,此时 theta.T 是一个 1 * (n + 1) 的向量,x 是一个 (n + 1) * 1 的向量,二者相乘是一个 1*1 的数字。


其实从数学的角度,这个转置可以不做,两个向量点乘就是一个数字。只不过在这里为了防止同学们使用矩阵的方式理解这个式子,所以加上一个转置。


而课程之前的 Xb * theta,其中 X 是一个矩阵。Xb 是  m * (n + 1) 的矩阵,theta 是 (n + 1) * 1 的向量,二者相乘,结果是 m * 1 的向量,即每个样本对应的预测结果。


你绘制的右边的图,其实把 X 矩阵也转置了一下,已经不是我这页 PPT 表达的意思了。但是你能写成这样,相信你已经完全理解了:)

//img.mukewang.com/szimg/5f81cb59094c67c119681100.jpg


继续加油!:)

2020-10-10 22:58:18
  • 提问者 malo #1
    谢谢bobo老师,会努力的!
    2020-10-11 09:02:09

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liuyubobobo 全栈工程师

创业者,全栈工程师,持续学习者。对技术开发,产品设计、前后端,ios,html5,智能算法等领域均有接触;拥有多款独立App作品;对一切可编程的东西有浓厚兴趣,对游戏编程格外感兴趣。相信编程改变一切。

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