机器学习偏执项得到作用

机器学习中的偏执项（bias term）是一个常数，它在模型中起到了平移的作用，使得模型可以更好地拟合数据。偏执项的作用是通过引入一个常数来调整模型的输出，使其更加接近实际值。在线性回归、逻辑回归等模型中，偏执项可以通过梯度下降等方法来优化。通过优化偏执项，可以有效地减少模型的误差，提高模型的准确性和泛化能力。