解释代码 w = np.linalg.inv(X.T.dot(X)).dot(X.T).dot(y)
时间: 2023-05-19 11:02:57 浏览: 440
这段代码是用来求解线性回归模型的参数的,其中 X 是输入特征矩阵,y 是输出标签向量,np.linalg.inv 是用来求逆矩阵的函数,dot 是矩阵乘法运算。具体来说,这段代码先计算 X 的转置矩阵和 X 的乘积,然后求出这个乘积的逆矩阵,再乘以 X 的转置矩阵和 y 向量,最终得到线性回归模型的参数 w。
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K_inv = np.linalg.inv(K) L = K_inv.T.dot(l)
这里是计算相机坐标系下的直线方程L,具体步骤如下:
1. 计算相机内参矩阵K的逆矩阵 `K_inv`。
```python
K_inv = np.linalg.inv(K)
```
2. 将直线l表示为齐次坐标形式,即在末尾添加一个0,得到4维向量 `l_h`。
```python
l_h = np.array([a, b, c, 0])
```
3. 计算相机坐标系下的直线方程L,即将l_h乘以K_inv的转置矩阵。
```python
L = K_inv.T.dot(l_h)
```
得到的L是一个4维向量,表示相机坐标系下的直线方程。其中前三个元素表示直线在相机坐标系下的方向向量,最后一个元素表示直线在相机坐标系下的截距。
W = np.dot(np.linalg.inv(XTX_I),np.dot(X.T,y))这行代码什么意思
这行代码是用来计算多元线性回归的系数的。其中:
- np.linalg.inv()是用来计算矩阵的逆矩阵的函数。
- XTX_I是X的转置矩阵与X矩阵相乘后的逆矩阵。
- np.dot()是用来计算矩阵乘法的函数。
- X.T是X矩阵的转置矩阵。
- y是因变量的向量。
- W是多元线性回归的系数向量。