j_1 = 1/m * (X.transpose() @ (predictions - y))[1:] + (Lambda/m)* theta[1:]

这是一个用于计算梯度下降算法中的正则化项的公式，其中：

- `j_1` 是计算出来的梯度下降的结果，也就是更新后的参数值。
- `m` 是样本数量。
- `X` 是一个矩阵，大小为 m * n，其中第 i 行表示第 i 个样本的特征。
- `predictions` 是一个大小为 m 的向量，其中第 i 个元素表示第 i 个样本的预测值。
- `y` 是一个大小为 m 的向量，其中第 i 个元素表示第 i 个样本的真实值。
- `Lambda` 是正则化参数。
- `theta` 是一个大小为 n 的向量，其中第 i 个元素表示第 i 个特征的权重。

这个公式的含义是：对于每个特征 j，计算出在当前参数值下的梯度，然后加上正则化项的影响。其中，正则化项的影响是将 theta[j] 除以 m，然后乘以正则化参数 Lambda。同时，由于我们不想对 theta[0] 进行正则化，所以在计算时要将 theta[0] 的影响去掉。最终得到的结果就是更新后的参数值。

相关问题

j_0= 1/m * (X.transpose() @ (predictions - y))[0]

这是一个用于计算线性回归模型中梯度下降算法中的参数 j_0 的公式，其中：

- X 是一个 m 行 n+1 列的矩阵，其中第一列全是1，表示截距；
- y 是一个 m 行 1 列的向量，表示实际的目标值；
- predictions 是一个 m 行 1 列的向量，表示模型预测的目标值；
- @ 表示矩阵乘法；
- transpose() 表示矩阵转置；
- 1/m 表示样本数的倒数。

这个公式可以简单理解为：把模型预测值与实际目标值的差异乘以样本特征矩阵 X，然后除以样本数量 m，就得到了参数 j_0 的梯度。梯度下降算法会根据这个梯度来更新 j_0 的值，从而使损失函数最小化。

j_1= 1/m * (X.transpose() @ (predictions - y))[1:]+(Lambda/m)* theta[1:]

这是一个用于线性回归中使用正则化的梯度下降算法的公式，其中：

- X 是输入特征矩阵
- y 是输出标签向量
- predictions 是模型对输入的预测值向量
- m 是样本数量
- theta 是模型参数向量
- Lambda 是正则化参数

这个公式的作用是计算模型参数向量的梯度，以便在梯度下降算法中更新参数向量。其中，对于正则化部分，我们使用了 L2 正则化，将模型参数向量中的第一个元素（即偏差项）除外，对其余元素进行正则化。这是为了防止过拟合。