Рассмотрим линейную регрессию с некоторой регуляризацией: например, найдите который минимизирует
Обычно столбцы A стандартизированы, чтобы иметь нулевое среднее и единичную норму, тогда как центрируется, чтобы иметь нулевое среднее. Я хочу убедиться в правильности моего понимания причины стандартизации и центрирования.
Обнуляя значения столбцов и , мы больше не нуждаемся в члене-перехватчике. В противном случае целью была бы . Делая нормы столбцов A равными 1, мы исключаем возможность случая, когда только потому, что один столбец A имеет очень высокую норму, он получает низкий коэффициент по , что может привести к неправильному выводу, что этот столбец А не "объясняет" хорошо.
Это рассуждение не совсем строго, но интуитивно, это правильный способ мышления?
$x$ does not ''explain'' $A$ well
x does not ''explain'' $A$ at all