Machine learning 机器学习中的梯度下降算法

我是机器学习的初学者。我在梯度下降算法方面有问题。在下面提到的代码中，我的疑问是

x的第一次迭代值为1

x的第二次迭代值为2

x的第三次迭代值为3

x的第四次迭代值为4

x的第五次迭代值为5

那么迭代6到9999的x值是多少

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

%matplotlib inline

def gradient_descent(x,y):

    m_curr = b_curr = 0
    rate = 0.01
    n = len(x)
    plt.scatter(x,y,color='red',marker='+',linewidth='5')
    for i in range(10000):
        y_predicted = m_curr * x + b_curr
        plt.plot(x,y_predicted,color='green')
        md = -(2/n)*sum(x*(y-y_predicted))
        yd = -(2/n)*sum(y-y_predicted)
        m_curr = m_curr - rate * md
        b_curr = b_curr - rate * yd

x = np.array([1,2,3,4,5])

y = np.array([5,7,9,11,13])

gradient_descent(x,y)

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计算批次梯度的三种变体

批处理

随机的

小批量

我相信您正在尝试实施批处理变体。如果是这种情况，您需要执行以下操作

将for循环更改为运行，直到x或y的大小。i、 e.

len（x）

在另一个for循环中调用gradient_degence（x，y），循环次数为10000（或者您希望运行的迭代次数）。您可能应该使用错误函数来确定这一点

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请正确设置代码块的格式。您没有修改

x

？？？Aravind R.Yarram，在随机的情况下，len（x）应该等于迭代次数？？？