python 梯度下降法函数

在Python中，可以使用NumPy库来实现梯度下降算法。以下是一个简单的Python函数来执行梯度下降法：

import numpy as np

def gradient_descent(X, y, learning_rate, num_iterations):
    num_samples, num_features = X.shape
    theta = np.zeros(num_features)  # 初始化参数
    
    for _ in range(num_iterations):
        predictions = X.dot(theta)  # 预测值
        errors = predictions - y  # 误差
        gradient = X.T.dot(errors) / num_samples  # 梯度
        theta -= learning_rate * gradient  # 参数更新
    
    return theta

这个函数接受输入变量X（特征矩阵），y（目标向量），学习率和迭代次数作为参数，然后返回计算出的参数theta。