Код Middle Градиентный спуск и выпуклость спрашивают часто обновлено
Обучите линейную регрессию градиентным спуском
Условие
Данные одномерные: xs, ys. Модель ŷ = w·x + b, потеря MSE. Напишите fit_gd(xs, ys, lr, epochs): стартуя с w = b = 0, сделайте epochs шагов полного градиентного спуска и верните [w, b], округлённые до 4 знаков.
Примеры
fit_gd([1, 2, 3], [2, 4, 6], 0.1, 1) // [1.8667, 0.8]
fit_gd([1, 2, 3], [2, 4, 6], 0.05, 2000) // [2, 0]
fit_gd([0, 1, 2, 3], [1, 3, 5, 7], 0.05, 3000) // [2, 1]
Решите в тренажёре
Редактор с автотестами прямо в браузере. Можно решить спокойно, вслух или под таймером, как на собесе.