Ese es el prejuicio.
Estoy seguro de que has visto funciones lineales en la forma [math] f (x) = ax + b [/ math].
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Si suponemos que este es un modelo de regresión lineal, [matemática] x [/ matemática] sería la característica de entrada y [matemática] a [/ matemática] el peso dado a esa característica, mientras que [matemática] b [/ matemática] es la parcialidad.
Si no hubiéramos incluido este valor constante [matemática] b [/ matemática], entonces [matemática] f (x) [/ matemática] tendría que pasar por el origen (0,0). Eso limitaría seriamente los tipos de relaciones que el modelo podría describir. Entonces presentamos una constante.
En el aprendizaje automático, el algoritmo de aprendizaje deducirá el tamaño o el peso de [matemáticas] b [/ matemáticas]. El 1 es solo un número arbitrario que forma una base para aprender cuál será el sesgo. En redes neuronales artificiales, los pesos de sesgo a menudo se inicializan a cero.
