def gradient(X,y,theta):grad = np.zeros(theta.shape)#创建一个行列和数组theta相同的0数组error = (model(X,theta)-y).ravel()#model上一个博客的预测函数for j in range(len(theta.ravel())):term = np.multiply(error,X[:,j])grad[0,j] = np.sum(term)/len(X)return grad

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