g1, cost1 = batch_gradientDescent(X1_train, y1_train,w1, alpha1, iters1) computeCost(X1_train, y1_train, g1)
时间: 2023-10-06 16:10:17 浏览: 42
这是一个关于梯度下降的问题。您的代码中使用了 batch_gradientDescent 函数进行梯度下降优化,并且传入了训练集数据 X1_train, y1_train,初始权重 w1,学习率 alpha1,迭代次数 iters1。函数返回了优化后的权重 g1 以及每次迭代的损失 cost1。接下来您又使用了 computeCost 函数计算了训练集的损失。请注意,这里的损失函数可能是您自己定义的,比如平方误差损失函数。
相关问题
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。
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。