#根据公式利用梯度下降法‘自己编写回归程序

好的，下面是一个使用梯度下降法的线性回归程序的示例代码：

import numpy as np

# 梯度下降法线性回归
def gradient_descent_regression(X_train, y_train, learning_rate=0.01, num_iterations=1000):
    # 添加偏置项
    X_train = np.column_stack((X_train, np.ones(len(X_train))))

    # 初始化回归系数
    coef = np.zeros(X_train.shape[1])

    # 迭代更新回归系数
    for i in range(num_iterations):
        # 计算预测值
        y_pred = np.dot(X_train, coef)

        # 计算误差
        error = y_pred - y_train

        # 计算梯度
        gradient = 2 * np.dot(X_train.T, error) / len(X_train)

        # 更新回归系数
        coef -= learning_rate * gradient

    # 提取回归系数和截距
    intercept = coef[-1]
    coef = coef[:-1]

    return coef, intercept

您可以将训练数据 `X_train` 和目标变量 `y_train` 作为参数传递给该函数，还可以选择学习率 `learning_rate` 和迭代次数 `num_iterations`。它将返回回归系数和截距。

请注意，在计算之前，我们在 `X_train` 中添加了一列全为 1 的偏置项，以便计算截距。

希望这个示例对您有帮助！如果您还有其他问题，请随时提问。