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: 2024-03-11 15:49:39 浏览: 17
这是一个批量梯度下降算法的实现代码,用于优化线性回归模型的参数。下面是代码的注释:
```
def batch_gradientDescent(X, y, w, alpha, iters):
# 初始化一个全零矩阵用于存储每次迭代的更新值
temp = np.matrix(np.zeros(w.shape))
# 获取参数的个数
parameters = int(w.ravel().shape[1])
# 初始化损失函数的值
cost = np.zeros(iters)
for i in range(iters):
# 计算预测值与实际值之间的误差
error = (X * w.T) - y
for j in range(parameters):
# 计算每个参数的梯度,并更新到temp矩阵中
term = np.multiply(error, X[:, j])
temp[0, j] = w[0, j] - ((alpha / len(X)) * np.sum(term))
# 将更新后的参数赋值给w
w = temp
# 计算当前迭代下的损失函数值
cost[i] = computeCost(X, y, w)
# 返回最终优化后的参数与损失函数值
return w, cost
```
其中,X是输入数据的特征矩阵,y是对应的标签向量,w是线性回归模型的参数(权重向量),alpha是学习率,iters是迭代次数。注释中还提到了一个computeCost函数,用于计算损失函数的值。