给出下面代码注释def batch_gradientDescent(X, y, w, alpha, iters): temp = np.matrix(np.zeros(w.shape)) parameters = int(w.ravel().shape[1]) cost = np.zeros(iters) for i in range(iters): error = (X * w.T) - y for j in range(parameters): term = np.multiply(error, X[:, j]) temp[0, j] = w[0, j] - ((alpha / len(X)) * np.sum(term)) w = temp cost[i] = computeCost(X, y, w) return w, cost
时间: 2024-03-14 16:47:00 浏览: 17
这个函数实现的是批量梯度下降算法,用于求解线性回归问题的参数w。具体注释如下:
```
def batch_gradientDescent(X, y, w, alpha, iters):
# 初始化一个零矩阵,用于保存每次迭代后的参数w
temp = np.matrix(np.zeros(w.shape))
# 获取参数w的维度
parameters = int(w.ravel().shape[1])
# 初始化一个长度为iters的零数组,用于保存每次迭代后的损失函数值
cost = np.zeros(iters)
# 开始迭代
for i in range(iters):
# 计算当前参数w下的预测值
error = (X * w.T) - y
# 更新每个参数w的值
for j in range(parameters):
term = np.multiply(error, X[:, j])
temp[0, j] = w[0, j] - ((alpha / len(X)) * np.sum(term))
# 将更新后的参数w保存到temp矩阵中
w = temp
# 计算当前参数w下的损失函数值,并将其保存到cost数组中
cost[i] = computeCost(X, y, w)
# 返回最终的参数w和每次迭代后的损失函数值
return w, cost
```
其中,X和y分别为输入的特征矩阵和标签向量,w为初始参数向量,alpha为学习率,iters为迭代次数,computeCost是用于计算损失函数值的辅助函数。