def grad_desc(points, initial_w, initial_b, alpha, num_iter):

`grad_desc` 函数看起来像是梯度下降法（Gradient Descent）用于回归任务中的一个实现。这个函数可能接收一个训练数据集 `points`（包含输入特征x和对应的输出y），初始权重向量 `initial_w`，初始偏置 `initial_b`，学习率 `alpha` 和迭代次数 `num_iter`。以下是该函数可能的简要描述：

def grad_desc(points, initial_w, initial_b, alpha, num_iter):
    """
    使用梯度下降算法更新模型参数 (w and b)
    
    参数:
    - points: RegressionDataset对象，包含输入x和目标y的数据点
    - initial_w: 初始权重向量
    - initial_b: 初始偏置
    - alpha: 学习率
    - num_iter: 迭代次数

    返回:
    - final_w: 经过梯度下降优化后的最终权重向量
    - final_b: 经过梯度下降优化后的最终偏置
    """
    w = initial_w
    b = initial_b

    for _ in range(num_iter):
        # 计算梯度并更新参数
        x, y = points[randint(0, len(points)-1)]  # 选取一个样本点
        gradient_w = -2 * x * (np.cos(x * 3.0) - y)  # 假设损失函数是对称的
        gradient_b = -2 * (np.sin(x * 3.0) - y)

        w -= alpha * gradient_w
        b -= alpha * gradient_b

    return w, b

请注意，这里的梯度计算假设了一个简单的线性模型，实际的梯度可能会更复杂，取决于所使用的损失函数和模型结构。