python使用梯度下降拟合直线

#目标直线y=w_t*x+b_t
import random
#定义学习率
a=0.01
epoch = 3000
#初始化
w=random.random()
b=random.random()
w_t=random.random()
b_t=random.random()
print(w_t,w,b_t,b)
for i in range(epoch):
	#生成样本数据
    x=random.random()
    y=w_t*x+b_t
    #函数(y-wx-b)*(y-wx-b)的偏导数
    g_w=-2*(y-w*x-b)*x
    g_b=-2*(y-w*x-b)
    #更新
    w=w-a*g_w
    b=b-a*g_b
print(w,b)

运行结束时w,b和w_t,b_t的值基本接近