感觉很多论文在介绍模型时没有考虑intercept term啊


最近想使用一篇论文中的模型处理分类问题,发现很多论文在介绍模型时好像都没有考虑intercept term,如这样:

mtl_example.png


论文中也给了source code,但代码中也是针对无intercept term的regression问题进行优化的。我怀疑这样做是为了方便介绍,或者是我完全理解错了?

跪求大神解答啊,这个问题困扰我很久了TAT
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wepon - https://github.com/wepe

赞同来自: Dick Matafight


intercept term 截距项
以线性回归为例, y' = WX + b,b即截距项,W和X均为n维向量:
W = (w1,w2,w3, ... ,wn)
X = (x1, x2 ,x3, ... , xn)

增加一项 w0 = b,并且令 x0 = 1 ,则:

W = (w0,w1,w2,w3, ... ,wn)
X = (1 , x1, x2 ,x3, ... , xn)

那么回归公式简写为: y‘ = WX

代码实现的时候,一般也是这么处理截距项 b 的。

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不知道你是否指这个?

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