正确地将特定公式实现到 python

Question

这可能更像是一个数学问题，而不是一个编程问题，但我完全被卡住了，我在通过

numpy

在 python 中实现它时遇到了这个问题。 因此，在我的机器学习课程中，教授为

Linear Regression

构建了一个估计器，得出以下等式，用于找到带有标签

weight vector

和数据

y

的

x

：

正如我对等式第一部分的理解，我应该将

vector x

与

vector x transposed

相乘。这导致了一个

matrix

，我应该从中获取

inverse

。不幸的是，采用

inverse

是不可能的，因为生成的矩阵具有

determinant with the value of 0

。我的理解是，无论我如何改变 x 向量，方程式总是会产生一个值为零的行列式。

会不会是我对方程式的解释有误？或者我不应该对整个向量进行计算，而是迭代地运行每个数据点的等式（我认为转置单个 x 值没有意义）。所以我不确定。

在 Python 代码中，我有如下等式：

a = (np.linalg.inv(x * x.reshape(-1,1)))*(x*y) 

x 和 y 是简单的

numpy arrays

，它会抛出以下错误：

LinAlgError: Singular matrix

.

如果有人能帮助我，我将不胜感激:)

Answer 1

看起来这一项是标量值。我假设

n

是例子的数量。