樣本數據的真實值爲什麼需要做中心化處理

假設下面的七個點是原始數據， 不做中心化需要用 一維的線性迴歸：y=kx+b 擬合得到紅線，紅線更容易被一些離羣點影響，而產生偏差，而綠線更穩定一些，因爲綠線是通過固定點的直線 中心化之後，假設改爲，y=kx ，只優化k就可以得到綠線。 當數據量很大時，這兩條線會趨於平行，也就等價了，但是在小數據量的時候還是做中心化的效果更好一點。 基於以上幾點對樣本數據做中心化效果會更好，那去中心化 到底該怎麼

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