我正在尝试在 python 中从头开始实现一个简单的逻辑回归算法（用于学习目的）。到目前为止，我在网上看到的每篇文章都呈现以下表达式$z$（sigmoid 函数的参数）：

然而，当他们在代码中实现它时，他们总是使用np.dot(X, theta)不同的东西。我已经仔细尝试跟踪所有数组的维度，如下所示：

点积属性：$\theta^T\cdot x = x^T\cdot\theta$

• $x$有维度$l\times (d+1)$在哪里$l$是记录数和$d+1$特征的数量（包括$x_0$个向量）。

• $\theta$是维度$1 \times (d+1)$（中的每一列$x$得到一个权重，包括那些向量）。

• $z$是的点积$\theta^T$和$x$，它将有尺寸$((d+1)\times 1)\cdot(l \times 1) = ??$-->不工作！

似乎没有办法安排最后一条语句，使其在数学上保持正确并产生一个维度数组$l\times1$要么$1\times l$没有从根本上改变：

• 的形状$x$
• 方程本身（就像他们在代码中所做的那样）

那么哪个是正确的？代码还是数学语句？为什么它们是矛盾的？请帮忙。谢谢。