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강의: 경사하강법을 통한 비용함수 RSS 최소화 - 파이썬 코드로 경사 하강법 구현하기

 해당 강의에서 아래와 같은 코드가 잘 이해가 안갑니다.

def get_weight_updates(w1, w0, X, y, learning_rate=0.01):
    N = len(y)

    w1_update = np.zeros_like(w1)
    w0_update = np.zeros_like(w0)

    y_pred = np.dot(X, w1.T) + w0
    diff = y-y_pred
         
    w0_factors = np.ones((N,1))

    w1_update = -(2/N)*learning_rate*(np.dot(X.T, diff))
    w0_update = -(2/N)*learning_rate*(np.dot(w0_factors.T, diff))    
    
    return w1_update, w0_update

제가 수학을 잘 못해서 위의 코드 중 transpose를 왜 해야하는지 잘 모르겠습니다.

X도 1차원 배열이고 w1도 똑같은 1차원 배열이기 때문에 그냥 곱하면 되지 않나요?

답변 주시면 감사하겠습니다!