老师这个xi为什么把转置去掉了啊

这里不是2/3， 是3/2

fft中根据采样率去投影，和不用采样率去投影的区别是？

老师讲得挺深入，给老师打call, 哈哈哈，打call放在了问答区

老师，之前多元线性回归的数学理论基础是，误差服从高斯分布，所以有误差的概率密度函数，继而有联合概率密度函数，根据最大似然估计，求联合概率密度最大时候的theta,再用这个参数去预测y_hat.

但这里看起来需要y服从高斯分布，然后回归的y_hat才是y的期望。  就是多元线性回归还需要一个假设是y服从正态分布吗, 那要是不服从的话，预测的y_hat还能看作是期望吗

老师好，能否提供一下这里面用的几首歌？可以跟着实操一下

老师好，

sox安装后在Windows下怎么使用呢？在安装目录下点击sox.exe没有反应。上网查了也没明白，怎么使用才能实现，视频中创建混音数据的功能。

老师，这里能不能展开写一下，我有点算不来，谢谢

这里的x后面不应该是k吗？为什么还是xi？

η不应该就是i下标吗，计算的是i确定后j从1~k的每一项概率加和，ηj=θjTx（i），这里面的j才应该是外面的1~k，i是Pi确定的

老师，这里为什么要对b求最小呢？

老师，加入软间隔加入了，使得为了满足个别的异常点满足条件就把支撑向量移到了异常点的位置，那是不是已知橙色的判对的点因为支撑平面的移动全都判错了呢

X=np.reshape(X,(1,-1))[0]

result_index=model_loaded.predict([tset_fft_features])[0]
这两句代码是什么意思呢

这应该是减号吧

老师，怎么去理解视屏中的正例和负例呀，我一直都不太懂？正例就是预测对了，负例就是预测错了？