def step_grad_desc(current_w, current_b, alpha, points): sum_grad_w = 0 sum_grad_b = 0 M = len(points)
时间: 2024-10-07 20:01:15 浏览: 0
`def step_grad_desc(current_w, current_b, alpha, points):` 是一个梯度下降算法的函数,用于更新线性回归模型的权重(`current_w`)和偏置(`current_b`)。这里的关键步骤包括:
1. 初始化梯度之和(`sum_grad_w` 和 `sum_grad_b`)为零,用于计算损失函数关于权重和偏置的导数。
2. 计算梯度的元素数量 `M`,它等于输入数据点的数量。这是因为在梯度下降中,每个数据点都会对权重和偏置的梯度做出贡献。`M = len(points)`。
具体实现时,你需要遍历数据点并对每个点执行以下操作:
```python
for i in range(M):
# 使用当前的数据点 (x[i], y[i]) 计算梯度
gradient_w = something_with_derivative(current_w, x[i])
gradient_b = something_with_derivative(current_b, y[i])
# 更新梯度之和
sum_grad_w += gradient_w
sum_grad_b += gradient_b
# 对梯度除以数据点数量,得到平均梯度
grad_w = sum_grad_w / M
grad_b = sum_grad_b / M
# 使用学习率(alpha)调整步长
new_w = current_w - alpha * grad_w
new_b = current_b - alpha * grad_b
return new_w, new_b
```
这里的`something_with_derivative`表示需要应用到每个数据点上的损失函数的导数计算,通常涉及预测值和真实值之间的差异。