然后我们用代码来演示一下BGD批量梯度下降,首先启动jupyter notebook

然后我们新建一个文件

新建文件夹,然后新建一个python文件

然后我们这里用一元一次方程进行批量梯度下降.

import numpy as np 导入数学计算包

X = np.random.rand(100,1) 

`np.random.rand(100, 1)` 是NumPy库中的一个函数，用于生成一个形状为 (100, 1) 的二维数组，其中的元素是从[0, 1)区间内均匀分布的随机数。

就是100行1列的数据,然后是0到1之间的,是均匀分布的,就是概率一样,表示在函数上是y轴是一样的,也就是一条直线.x是0到1的

然后有了X矩阵,我们再去把w和b,写出来

w,b = np.random.randiint(1,10,size =2 ) 这里我们这个意思就是从1到10中取两个数,比如这个结果是4,7 那么w = 4 b = 7 ,b是截距,w是系数,因为我们是一元一次方程,所以我们w只有一个,b也一样

然后

y = w*X +b +np.random.randn(100)<