岭回归梯度下降错误（Python）答案

【问题标题】：Error in Ridge Regression Gradient Descent (Python)岭回归梯度下降错误（Python）
【发布时间】：2021-02-20 22:45:28
【问题描述】：

我目前正在尝试使用梯度下降创建岭回归代码。

我的代码是这样的：

def gd_ridge(X, Y, beta, iter, learning_rate, lambda):
    m = X.shape[0]
    
    past_costs = []
    past_betas = [beta]
    
    for i in range(iter):
        pred = np.dot(X, beta)
        err = pred - Y
        cost = cost_reg(Yhat1, train_data_Y, lambda)
        past_costs.append(cost)
        beta = beta - learning_rate * 1/m * np.dot(f(X,beta)-Y,X) + lambda/m * beta
        past_betas.append(beta)

使用 l = 正则化超参数。

但我的测试版总是出错：

不能将序列乘以“浮点”类型的非整数

谁能帮我解决这个问题？我尝试了不同的方程式，但最终得到了相同的错误。

【问题讨论】：

您的代码不可能有效，因为lambda 是 Python 关键字。
谢谢！我试图将其更改为“l”，但错误是相同的:(
我把上面的代码改成了'l'。

标签： python regression gradient-descent

【解决方案1】：

很可能您没有传入numpy 数组，而是一个列表。传入 numpy 数组或在函数中执行 beta = np.array(beta)。

【讨论】：

谢谢！我试过了，它运行了。但是，它没有显示我认为的正确答案。它只返回 x 值，因此我的图表只显示一条水平直线。
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