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这篇博客探讨了在机器学习的线性回归中，如何理解sklearn库中的截距计算。通过示例解释了在8元一次方程中，添加截距后导致的解的变化，并分析了当方程数量与未知数不匹配时，从无唯一解到存在最优解的情况。博客内容涉及线性方程、截距、正规方程和sklearn的LinearRegression模型。
这里可以看到我们写display(X,y)的时候,这个时候我们X一般写成大写,y一般写成小写,这个是约定俗成的,这个大写的X,更像一个矩阵.
上面这个array这个是我们上一节,8元一次方程的解对吧,我们求出来的模型w
然后现在有了系数以后,我们用公式去描述一下我们的这个,八元一次方程,可以看到上面这样
上面这个注意是markdown中的语法,这样写,显示出来就很好看了,在jupyter中也支持这个语法
回车以后,可以看到这个函数就出来了.
可以看到这个就是我们解出来
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