bgd批量梯度下降伪代码

很高兴为您介绍一下批量梯度下降（Batch Gradient Descent，BGD）的伪代码：

1. 初始化参数θ
2. while 未达到停止条件 do
3. 计算所有样本的梯度 ∇J(θ)
4. 更新参数θ：θ = θ - α * ∇J(θ)
5. end while

其中，α为学习率，J(θ)为损失函数。在每次迭代中，BGD使用所有样本来计算梯度并更新参数，因此也被称为全局梯度下降。虽然BGD的收敛速度较慢，但通常能够得到更准确的结果。