Machine learning 为什么在特征映射时忽略多项式项的系数？ 我一直在研究Andrew Ng在CurSera上的机器学习课程。 我已经解决了第三周末的编程作业。但有一件事我很好奇，我不想在没有理由的情况下跳过，至少我不能

为什么在特征映射时忽略多项式项的系数

我引用了作业的内容（您可以从链接查看）

2.2功能映射

更好地拟合数据的一种方法是从每个数据创建更多特征 指向在提供的函数mapFeature.m中，我们将把这些特性映射到 x1和x2的所有多项式项，直到六次方

如您所见，系数不包括在内。 考虑到我不擅长数学，我认为我们发现所有多项式项都在做：

既然在这里我们在取幂后得到系数，为什么我们要在向量中省略它们呢

所谓系数，我指的是术语的系数

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而不是向量。

我不确定我们谈论的是什么系数？术语的系数。比如向量中的2x1x2而不是x1x2。好吧，我会把这部分编辑清楚。