Python 如何在不使用矩阵运算的情况下对迭代梯度下降进行编码？

我被要求在python中为一个变量编写迭代梯度下降代码。我的X集合有一列1表示X0，之后有一列X1值。集合y有一列值。θ是随机设置的，α是一个常数

for iteration in iterations:
    sum0 = 0
    sum1 = 0
    m = len(X)
    for i in range(0,m):
        sum0 += (X[i,1] * thetas[1]) + thetas[0] - y[i]
        sum1 += ((X[i,1] * thetas[1]) + thetas[0] - y[i]) * X[i,1]
    temp0 = thetas[0] - ((alpha / m) * sum0)
    temp1 = thetas[1] - ((alpha / m) * sum1)
    thetas[0] = temp0
    thetas[1] = temp1

我的问题是，在这段代码的100次迭代中，成本值似乎保持在1。

也许这对您有所帮助。您可以自己驱动非扇区格式。