compute_gradient(batch_x, batch_y)报错
时间: 2024-04-28 13:23:55 浏览: 7
这个报错信息并不足以确定问题的根本原因,可能有很多可能性。你需要提供更多的上下文信息,例如:
- 报错信息的具体内容是什么?
- `compute_gradient()` 这个函数的定义是什么?
- `batch_x` 和 `batch_y` 是什么类型的数据?
- `compute_gradient()` 函数中是否使用了其他函数或变量?
- 你的代码中是否有其他可能影响 `compute_gradient()` 函数的代码?
提供更多的上下文信息可以让我更好地理解问题,并给出更准确的解决方案。
相关问题
g, cost = batch_gradientDescent(X, y, w, alpha, iters) print(g)computeCost(X, y, g)
这段代码实现了一个批量梯度下降算法来更新模型的权重向量 w,并返回更新后的权重向量和每次迭代的损失函数值。
其中,X 是输入特征矩阵,y 是目标变量向量,w 是权重向量,alpha 是学习率,iters 是迭代次数。
batch_gradientDescent 函数实现了批量梯度下降算法,返回更新后的权重向量 g 和每次迭代的损失函数值 cost。
computeCost 函数计算当前权重向量 g 下的损失函数值。
g, cost = batch_gradientDescent(X1_train, y1_train,w, alpha, iters) def computeCost(X_train, y_train, g): SyntaxError: incomplete input
这是一个语法错误,可能是因为你在定义 `batch_gradientDescent` 函数时没有正确地定义所有的参数。请检查你的代码,确保 `X1_train`,`y1_train`,`w`,`alpha` 和 `iters` 这些参数都被正确地定义并传递给函数。你还需要检查 `computeCost` 函数的定义是否正确,并确保它的参数和返回值都被正确地定义。如果你能提供更多的代码和上下文,我可以帮你更好地解决这个问题。