theta_poly, J_history_poly = gradientDescent(X_poly,y,np.zeros((9,1)),0.01,20000,Lambda)

这一行代码使用了多项式回归的梯度下降算法，其中：

- `X_poly` 是经过多项式映射后的特征矩阵；
- `y` 是样本的目标值；
- `np.zeros((9,1))` 表示模型参数的初始值均为 0，其中 9 表示参数的数量，因为在多项式回归中，特征映射后的特征维度为 9；
- `0.01` 是学习率，控制模型参数更新的速度；
- `20000` 是迭代次数，表示模型参数需要更新的次数；
- `Lambda` 是正则化系数，用于防止过拟合。

执行这段代码会得到：

- `theta_poly` 表示训练后的模型参数；
- `J_history_poly` 是一个数组，记录了每次迭代后的损失函数值，可以用于绘制损失函数曲线，以便分析模型的训练效果。

相关问题

theta_poly, J_history_poly = gradientDescent(X_poly,y,np.zeros((9,1)),0.3,20000,Lambda)

这段代码使用了多项式回归的梯度下降算法，其中：

- X_poly 是输入变量的多项式扩展矩阵，每一列对应一个输入变量的不同次幂的值。
- y 是输出变量的向量。
- np.zeros((9,1)) 是初始化θ向量，其中9是多项式次数加1。
- 0.3 是学习速率，20000 是梯度下降的迭代次数。
- Lambda 是正则化参数。

该算法的目的是最小化代价函数 J(θ)，其中包含了正则化项。在每次迭代中，算法通过计算代价函数的梯度来更新θ向量，直到达到最小化代价函数的目标。最后，该算法返回θ向量和每次迭代的代价函数值的记录。

theta, J_history = gradientDescent(X_1,y,np.zeros((2,1)),0.001,4000,Lambda)

这段代码使用了梯度下降算法来训练一个线性回归模型。其中：

- `X_1` 是输入的特征矩阵，每一行表示一个样本的特征，每一列表示一个特征维度。
- `y` 是对应的目标值，是一个列向量。
- `np.zeros((2,1))` 是初始化的参数向量，这里假设有两个特征维度，所以参数向量是一个 2x1 的列向量。
- `0.001` 是学习率，控制每次参数更新的步长。
- `4000` 是迭代次数，也就是梯度下降算法重复执行的次数。
- `Lambda` 是正则化参数，用来控制模型的复杂度。

函数的返回值是最终学习到的参数向量 `theta` 和每次迭代后的损失函数值 `J_history`。在训练完成后，可以使用 `theta` 对新的样本进行预测。