grad = 1/m * np.dot(X.transpose(),(predictions - y))
时间: 2023-06-19 12:05:06 浏览: 93
这是一个用于计算线性回归模型梯度下降算法中梯度的公式。其中,X是输入特征矩阵,y是目标值向量,predictions是模型对输入数据的预测值向量,m是数据样本数。该公式的意义是计算使得模型损失函数最小化的权重参数的调整方向,从而实现模型的优化训练。更具体地说,该公式中的np.dot()函数表示矩阵乘法运算,transpose()函数表示矩阵转置操作。
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