解释每行代码：def gradient_descent(X, y, w_in, b_in, cost_function, gradient_function, alpha, num_iters, lambda_): m = len(X) J_history = [] w_history = [] for i in range(num_iters): dj_db, dj_dw = compute_gradient(X, y, w_in, b_in) w_in = w_in - alpha * dj_dw b_in = b_in - alpha * dj_db if i<100000: cost = compute_cost(X, y, w_in, b_in, lambda_) J_history.append(cost) if i% math.ceil(num_iters/10) == 0 or i == (num_iters-1): w_history.append(w_in) return w_in, b_in, J_history, w_history np.random.seed(1) intial_w = 0.01 * (np.random.rand(2).reshape(-1,1) - 0.5) initial_b = -8 iterations = 10000 alpha = 0.001 w,b, J_history,_ = gradient_descent(X_train ,y_train, initial_w, initial_b, compute_cost, compute_gradient, alpha, iterations, 0) plot_decision_boundary(w, b, X_train, y_train)

这段代码定义了一个梯度下降函数 gradient_descent，其输入参数包括训练数据 X、标签 y、权重 w_in、偏置 b_in、损失函数 cost_function、梯度函数 gradient_function、学习率 alpha、迭代次数 num_iters 和正则化参数 lambda_。函数的目的是通过梯度下降算法来优化模型的参数，使得模型的损失函数最小化。

在函数内部，首先获取训练数据的样本数量 m，并定义两个空列表 J_history 和 w_history 用于存储每次迭代后的损失函数值和权重值。然后使用循环进行迭代，其中每次迭代都会计算当前的梯度，并根据梯度和学习率更新权重和偏置。

在迭代过程中，如果当前迭代次数小于 100000，则计算当前的损失函数值并将其添加到 J_history 中。另外，每隔一定的迭代次数就将当前的权重值添加到 w_history 中。

最后，函数返回更新后的权重和偏置值以及 J_history 和 w_history。

接下来，代码使用 np.random.seed(1) 来设置随机种子，然后通过 np.random.rand(2).reshape(-1,1) - 0.5 来生成一个形状为 (2,1) 的随机数组，并将其乘以 0.01 再减去 0.5 得到 initial_w。同时，将 initial_b 设置为 -8，并将 iterations 和 alpha 分别设置为 10000 和 0.001。

最后，调用 gradient_descent 函数来训练模型，并使用 plot_decision_boundary 函数来绘制决策边界。